Grupowanie zadań w operacyjnym planie produkcji wycinarki laserowej

• Autorzy: Mleczko J.

Warianty tytułu

EN

Grouping tasks in the operation production plan of the laser cutter

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Uwarunkowania współczesnych przedsiębiorstw wymagają dostosowywania produkcji wyrobów do ciągle zmieniających się wymagań klienta. Powoduje to konieczność produkcji jednostkowej i małoseryjnej wyrobów wariantowych w wielu opcjach wykonania. Produkcja wyrobów w polskich warunkach odbywa się na uniwersalnych obrabiarkach przeważnie w małych i średnich przedsiębiorstwach. Zastosowanie zaawansowanych technik (jak np. SMED) pozwala na znaczną redukcję czasów przezbrojeń, w tego rodzaju produkcji, ze względu jednak na ilość przezbrojeń udział czasów przygotowawczo-zakończeniowych w całości czasów wytwarzania jest nadal znaczny. W większości przedsiębiorstw stosowane są systemy do wspomagania zarządzania często klasy MRPII/ERP. Mimo posiadania znacznej ilości danych wejściowych gromadzonych w tego rodzaju systemach informatycznych, obszar operacyjnego zarządzania produkcją ciągle wspomagany jest w stopniu niewystarczającym. Dla tego rodzaju warunków produkcji autor zaproponował zbudowanie systemu doradczego opartego o zastosowanie dynamicznej klasyfikacji i grupowania zadań na poziomie operacyjnego planu produkcji. Powyższa metoda wykorzystuje dane planistyczne pozyskane z systemu klasy ERP, dokonuje dynamicznego grupowania zadań uwzględniając cechy elementów i wyrobów mające zasadniczy wpływ na czasy przezbrojeń na wąskim gardle. Powyższe cechy jak i metoda ich wykorzystania stanowi integralną część bazy wiedzy systemu doradczego. Poniżej podano przykład zastosowania metody do optymalizacji pracy wycinarki laserowej. Podany przykład zaczerpnięto z badań praktyki produkcyjnej przedsiębiorstwa produkującego wyroby sprzętu szpitalnego, w którym "wąskie gardła" ulokowane były między innymi na wycinarkach laserowych.

EN

Determinant of contemporary enterprises requires adapting the production of products for still changing requirements of the customer The production planning in most companies in small and medium enterprises (SME) consists of two-stage hierarchy, medium term planning and detailed scheduling. A necessity of the individual and small-batch production causes it of variant products in many options of the workmanship. The production of products in Polish enterprisers takes place on universal machines mainly in the SME's. Medium term planning is mostly carried out by MRPII or ERP software. The detailed scheduling level activities in the plans are performed by advanced planning software. This software in individual and small-batch conditions of production focuses on moving bottlenecks. Using techniques of classification and grouping into organizationally similar groups setup times were reduced. For the reduction of bottlenecks data of the ERP system were used. Assumptions were validated wilh researches in real enterprises. The examples of using the above method to the optimization of the laser cutter's tasks were given.

Słowa kluczowe

PL

klasyfikacja; grupowanie; zarządzanie operacyjne; planowanie produkcji; ERP; system planowania zasobów przedsiębiorstwa

EN

classification; grouping; operational management; production planning; ERP; enterprise resource planning system

• Wydawca: Wydawnictwo Wrocławskiej Rady FSNT NOT
• Czasopismo: Inżynieria Maszyn
• Rocznik: 2009
• Tom: R. 14, z. 3
• Strony: 139--157
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz.

Twórcy

autor

Mleczko J.

• Katedra Inżynierii Produkcji, Wydział Budowy Maszyn i Informatyki, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej,

Bibliografia

• [1] ARTIGUES C., LOPEZ P., A Y ACHE P. D., Schedule Generation Schemes for the Job-Shop Problem with Sequence-Dependent Setup Times: Dominance Properties and Computational Analysis. Annals of Operations Research, 138, 2005, 21-52.
• [2] ARTIGUES C., FEILLET D., A branch and bound method for the job-shop problem with sequence-dependent setup times. Ann. Oper. Res., 159, 2008, 135-159.
• [3] BENJAAFAR S., GUPTA D., Workload allocation in multi-product, multi-facility production systems with setup times. IIE Transactions, 31, 1999, 339-352.
• [4] BILES W., ZOHDI M., Computer Integrated Manufacturing. Mechanical Engineers' Handbook (2nd Edition), John Wiley & Sons, 1998.
• [5] BILKO R., Part coding and classification - comparison of know GT codes used in manufacturing TPM. Materiały III Konferencji Naukowo Technicznej, Systemy oprzyrządowania w budowie maszyn i projektowanie procesów technologicznych, SOP'2000, Kraków 28-29.09.2000.
• [6] CHEUNG W., ZHOU H., Using Genetic Algorithms and Heuristics for Job Shop Scheduling with Sequence-Dependent Setup Times. Annals of Operations Research, 107, 2001, 65-81.
• [7] CICHOSZ P., Systemy uczące się. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2000.
• [8] CORBETT T., Finanse do góry nogami. (Throughput Accounting). Mintbooks, Warszawa, 2007.
• [9] GAJPAL Y., RAJENDRAN CH., ZIEGLER H., An ant colony algorithm for scheduling in flow shops with sequence-dependent setup times of jobs. Int J Adv Manuf Technol, 30, 2006, 416-424.
• [10] GOLDRATT E., Cel. Doskonałość w produkcji. Werbel, Warszawa, 2002.
• [11] JASIŃSKI Z., Podstawy zarządzania operacyjnego. Oficyna Ekonomiczna, Kraków, 2005.
• [12] KORONACKI J, ĆWIK J., Statystyczne systemy uczące się. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2005.
• [13] KURIC I., Theory of group technology. Materiały III Konferencji Naukowo Technicznej, Systemy oprzyrządowania w budowie maszyn i projektowanie procesów technologicznych, SOP'2000, Kraków 28-29.09.2000.
• [14] LAGUNA M., A heuristic for production scheduling and inventory control in the presence of sequence-dependent setup times. IIE Transactions, 31, 1999, 125-134.
• [15] LUH P.B., GOU L., ZHANG Y .. NAGAHORA T., TSUJI M., YONEDA K., HASEGAWA T., YUJI KYOYA Y., KANO T., Job shop scheduling with group-dependent setups, finite buffers, and long lime horizon. Annals of Operations Research, 76, 1998, 233 - 259.
• [16] MILLER AJ., NEM HAUSER G.L., SAVELSBERGH MW.P., A multi-item production planning model with setup times: algorithms, reformulations, and polyhedral characterizations for a special case. Math. Program., Ser. B 95, 2003, 71-90.
• [17] MLECZKO J, Optimization of tasks in an operational production plan in conditions of unit and small batch production. Applied Computer Science. Modelling of Manufacturing Process, Vol. 4, No I, 2008, 61-79.
• [18] MLECZKO J., Komputerowo wspomagane zarządzanie wytwarzaniem. Wydawnictwo Fundacji Centrum Nowych Technologii. Bielsko-Biala, 2008.
• [19] NARAY ANASWAMI R., IYENGAR V., Setup reduction in printed circuit board assembly by efficient sequencing, Int J Adv Manuf Technol, 26, 2005, 276-284.
• [20] PUGAZHENDHI S. , THIAGARAJAN S., RAJENDRAN C., ANANTHARAMAN N., Generating non-permutation schedules in flow line-based manufacturing systems with sequence-dependent setup times of jobs: a heuristic approach, Int J Adv Manuf Technol, 23, 2004, 64-78.
• [21] RABADI G., MORAGA R. J., AL-SALEM A., Heuristics for the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times. Journal of Intelligent Manufacturing, 17, 2006, 85-97.
• [22] RIOS-MERCADO R.Z., BARD J. F., The Flow Shop Scheduling Polyhedron with Setup Times. Journal of Combinatorial Optimization, 7, 2003, 291-318.
• [23] SHIRAHAMA S., Setup Time Reduction. Maynard's Industrial Engineering Handbook (5th Edition), Edited by: Zandin, Kjell B, McGraw-Hill, 2001
• [24] SMUTNICKI C., Algorithms of Arranging Tasks. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002.
• [25] STRUSEVICH VA, Group technology approach to the open shop scheduling problem with batch setup times. Operations Research Letters, 26, 2000, 181-192.
• [26] YIP Y., CHENG CH., LOW CH., Sequencing of an M machine flow shop with setup, processing and removal times separated. Int J Adv Manuf Technol, 30, 2006, 286-296.
• [27] YUAN J.J., LIU Z. H. , NG C. T., CHENG T. C. E., Single machine batch scheduling problem with family setup times and release dates to minimize makespan. J Sched, 9, 2006, 499-513.
• [28] ZAITSEV K. S., Using Group Technology to Plan Data Processing in Computer-aided Control Systems. Automation and Remote Control, Vol. 64, No. 9, 2003, 1507-1512. Translated from Avtomatika i Telemekhanika, No. 9, 2003, 162 -168.
• [29] ZHOU Y., LI B.,YANG J., Study on job shop scheduling with sequence-dependent setup times using biological immune algorithm. Int Adv Manuf Technol. 30, 2006, 105-111.