SLSP : Simultaneous Lotsizing and Scheduling in a Job Shop Environment

• Autorzy: Hoeck M.

Warianty tytułu

PL

Ustalanie wielkości zamówienia i planowanie w systemie gniazdowym

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper provides an application oriented analysis of a multiple constraint scheduling procedure called SLSP, which is designed to batch and sequence production orders simultaneously. The Simultaneous Lotsizing and Scheduling Procedure (SLSP) is easy to implement in a Shop Floor Control System and leads to good results for finite loading problems. Dependent on the data available and the goal of production control SLSP can be used to minimize production costs or any other objective function, like minimizing the mean flow time or tardiness of the jobs. The approach is primarily based on a combination of regular dispatching rules and local search heuristics, such as Simulated Annealing, Threshold Accepting or Tabu Search. Additionally the procedure contains a special routine to calculate lot sizes using the Aspired Machine Time (AMT) as a control parameter. (JEL: E23, M11, P42).

PL

Artykuł przedstawia praktyczną analizę zastosowania tzw. procedury planowania SLPS z wieloma ograniczeniami, która została zaprojektowana na potrzeby realizacji zamówień produkcji seryjnej oraz sekwencyjnej. W systemie sterowania produkcją (ang. Shop Floor Control) można bardzo łatwo zaimplementować procedurę równoległego ustalania wielkości zamówienia i planowania (ang. Simultaneous Lotsizing and Scheduling Procedure (SLSP)), co prowadzi do dobrych rezultatów w przypadku problemów z oceną zdolności produkcyjnych (ang. finite loading problems). W zależności od dostępnych danych oraz celu kontroli produkcji, SLSP może być wykorzystana do zminimalizowania kosztów produkcji lub innych rzeczywistych funkcji, jak np. zminimalizowanie średniego czasu przepływu lub opóźnień zadań. Zaproponowane w artykule podejście początkowo opiera się na zasadach regularnych reguł priorytetu i heurystykach lokalnego wyszukiwania, takich jak symulowane wyżarzanie, akceptacja progowa, czy przeszukiwanie tabu (ang. Tabu search). Ponadto SLSP zawiera specjalną procedurę obliczania wielkości zamówienia z wykorzystaniem aspiracyjnej maszyny czasowej (Aspired Machine Time - AMT) w roli parametru kontrolnego.

Słowa kluczowe

EN

scheduling; batching; flexible routing; local search algorithms

PL

planowanie; ograniczenia; procedura elastyczna; algorytmy lokalnego wyszukiwania

• Wydawca: Czestochowa University of Technology
• Czasopismo: Polish Journal of Management Studies
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 1
• Strony: 88--103
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Hoeck M.

• TU Bergakademie Freiberg, Department of Industrial Management

Bibliografia

• [1] Aarts E., Van Laarhoven P., Lenstra J. and Ulder N., A Computational Study of Local Search Algorithms for Job Shop Schedulin, ORSA Journal of Computing, Vol. 6, No. 2, 1994.
• [2] Adams J., Balas E. and Zawack, D., The Shifting Bottleneck Procedure for Job Shop Scheduling, Management Science, Vol. 34, No. 3, 1988.
• [3] Balas E. and Vazacopoulos A., A Guided Local Search for Job Shop Scheduling, Working Paper POM WP-01, Fairleigh Dickinson University 1995.
• [4] Bauer A., Bowden R., Browne J., Duggan J. and Lyons G., Shop Floor Control Systems, London et al. 1991.
• [5] Calabrese J. M. and Hausmann W. H., Simultaneous Determination of Lot Sizes and Routing Mix in a Job Shop, Management Science, Vol. 37, No. 8, 1991.
• [6] Cerny V., Thermodynamical Approach to the Traveling Salesman Problem, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 45, No. 1, 1985.
• [7] De Werra D. and Hertz A., Tabu Search Techniques, OR Spektrum, Vol. 11., No. 1, 1998.
• [8] Dueck G., New Optimization Heuristics, Journal of Computational Physics, Vol. 104, 1993.
• [9] Glover F., Future paths for integer programming and links to artificial intelligence, Computers and Operations Research, Vol. 13, 1986.
• [10] Fleischmann B., The Discrete Lot-Sizing and Scheduling Problem, European Journal of Operational Research, Vol. 44, No. 3, 1990, Fry T., Cox J., Blackstone J. and Hoffmann T., An Analysis and Discussion of the Optimized Production Technology Software and Its Use, Production and Operations Management, Vol. 1, No. 2, 1992.
• [11] Karmarkar U. S., „Lot Sizes, Lead Times and In-Process Inventories”, Management Science, Vol. 33, No. 3.
• [12] Kirkpatrik S., Gelatt C. and Vecchi M., Optimization by Simulated Annealing, Science, Vol. 220, No. 4598, 1983.
• [13] Matsuo H., Suh C. and Sullivan R., Controlled Search Simulated Annealing Algorithm for the General Jobshop Scheduling Problem, Working Paper 3-4-88, Department of Management, Graduate School of Business, University of Texas, Austin 1988.
• [14] Pinedo M., Commentary on „An Exposition of Multiple Constraint Scheduling as Implemented in the Goal System, Production and Operations Management, Vol. 6, No. 1, 1997.
• [15] Simons J. V. and Simpson W. P., An Exposition of Multiple Constraint Scheduling as Implemented in the Goal System, Production and Operations Management, Vol. 6, No. 1., 1997.
• [16] Solomon M., Deterministic Lotsizing Models for Production Planning, Berlin et al. 1991.
• [17] Sugimor Y., Kusunoki K., Cho F. and Uchikawa, S., Toyota Production System and Kanban System Materialization of Just-In-Time and Respect-For-Human System, International Journal of Production Research, Vol. 15, No. 6, 1977.
• [18] Van Laarhoven P., Aarts, E. and Lenstra, J., Job Shop Scheduling by Simulated Annealing, Operations Research, Vol. 40, No. 1.
• [19] Van Laarhoven P. and Aarts E., Simulated Annealing, Dordrecht 1987.
• [20] Veassens R., Aarts E. and Lenstra J., Job Shop Scheduling by Local Search, Memorandum COSOR 94-5 (revised version), Department of Mathematics and Computing Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven 1994.