Koncepcja zastosowania narzędzi predykcji w projektowaniu harmonogramów odpornych

• Autorzy: Sobaszek Ł , Świć A. , Gola A.

Warianty tytułu

EN

Conception of using prediction tools in the robust schedules desining

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The development of competitiveness on world markets caused the need to increase production flexibility. An essential tool in achieving this purpose could be production scheduling. Unfortunately, the production process is associated with presence of numerous random events that negatively affect its course. Therefore, it is necessary to apply appropriate prediction methods which help to reduce its affect. The paper presents the conception of robust production scheduling. The typical scheduling problems and robust scheduling idea are described. Moreover, the current solutions of production scheduling under uncertainty are outlined. Finally, the idea of creating robust schedules based on previous production processes are presented. In the final part of the paper the author presented problems related to proposed idea.

Słowa kluczowe

PL

szeregowanie zadań produkcyjnych; harmonogramowanie odporne; harmonogramowanie predyktywne

EN

production scheduling; robust scheduling; predictive scheduling

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
• Czasopismo: Zarządzanie Przedsiębiorstwem
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 19, nr 2
• Strony: 20--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz.

Twórcy

autor

Sobaszek Ł

• Instytut Technologicznych Systemów Informacyjnych Wydział Mechaniczny Politechnika Lubelska

autor

Świć A.

• Instytut Technologicznych Systemów Informacyjnych Wydział Mechaniczny Politechnika Lubelska

autor

Gola A.

• Katedra Organizacji Produkcji Wydział Zarządzania Politechnika Lubelska

Bibliografia

• [1] Al-Hinai N., ElMekkawy T. Y., Robust And Stable Flexible Job Shop Scheduling with Random Machine Breakdowns using a Hybrid Genetic Algorithm. “International Journal of Production Economics”, Vol. 132, 2/2011, pp. 279-291.
• [2] Bocewicz G., Banaszak Z., Cyclic Processes Scheduling. “Applied Computer Science”, Vol. 6, No. 2, 2010, pp. 41-70.
• [3] Chung-Cheng L., Shih-Wei L., Kuo-Ching Y., Robust Scheduling on a Single Machine to Minimize Total Flow Time. “Computers & Operations Research”, Vol. 39, 7/2012, pp. 1682-1691.
• [4] Davenport A., Gefflot C., Beck C., Slack-based Techniques for Robust Schedules. Sixth European Conference on Planning, 2014.
• [5] Deepu P., Robust Schedules and Disruption Management for Job Shops. Bozeman, Montana 2008.
• [6] Fox M. S., Smith S. F., ISIS – a Knowlage-based System for Factory Scheduling. “Expert Systems”, Vol. 1, No. 1, 1984.
• [7] Gürel S., Körpeolu E., Aktürk M. S., An Anticipative Scheduling Approach with Controllable Processing Times. “Computers & Operations Research”, 37 (2010), pp. 1002-1013.
• [8] Hong Gao, Bulding Robust Schedules using Temporal Potection – An Emipirical Study of Constraint Based Scheduling Under Machine Failure Uncertainty. Toronto, Ontario 1996.
• [9] Humayun Fuad R., Sarker R., Essam D., A real-time order acceptance and scheduling approach for permutation flow shop problems. “European Journal of Operational Research”, Vol. 247, 2/2015, pp. 488-503.
• [10] Jensen M. T., Improving Robustness and Flexibility of Tardiness and TotalFlow-Time Job Shops using Robustness Measures. Applied Soft Computing, 1 (2001), pp. 35-52.
• [11] Kalinowski K., Krenczyk D., Grabowik C., Predictive – Reactive Strategy for Real Time Scheduling of Manufacturing Systems. “Applied Mechanics and Materials”, Vol. 307, 2013, pp. 470-473.
• [12] Kalinowski K., Harmonogramowanie dyskretnych procesów produkcyjnych. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013.
• [13] Kaźmierczak J., Zastosowanie liniowych modeli procesów losowych do prognozowania w diagnostyce maszyn. „Mechanika – Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej”, Gliwice 1989.
• [14] Kempa W. M., Wosik I., Skołud B., Estimation of Reliability Characteristics in a Production Schedul-ing Model with Time-Changing Parameters – First Part, Theory, [w:] Management and Control of Manufacturing Processes, eds. A. Świć, J. Lipski. Lublin 2011, pp. 7-18.
• [15] Klimek M., Predyktywno-reaktywne harmonogramowanie produkcji z ograniczoną dostępnością zasobów. Kraków 2010.
• [16] Konsala R., Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2002.
• [17] Leon V. J., Wu S. D., Storer R. H., Robustness Measures and Robust Scheduling for Job Shops. “IEE Transactions”, Vol. 26, No. 5, 1994.
• [18] Makuchowski M., Tyński A., Automatyczna mutacja w algorytmach ewolucyjnych. „Automatyka”, t. 13, z. 2, 2009, s. 443-452.
• [19] Pająk E., Zarządzanie produkcją – produkt, technologia, organizacja. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
• [20] Pawlak M., Algorytmy ewolucyjne jako narzędzie harmonogramowania produkcji. Wydawnictwo Na-ukowe PWN, Warszawa 1999.
• [21] Sarker R., Omar M., Hasan K S. M.., Essam D., Hybrid Evolutionary Algorithm for Job Scheduling under Machine Maintenance. “Applied Soft Computing”, Vol. 13, 3/2013, pp. 1440-1447.
• [22] Skołud B., Wosik I., Kempa W. M., Kalinowski K., Estimation of Reliability Characteristics in a Production Scheduling Model with Time-Changing Parameters – Second Part, Numerical Example, [w:] Management and Control of Manufacturing Processes, eds. A. Świć, J. Lipski. Lublin 2011, pp. 19-29.
• [23] Sobaszek Ł., Gola A., Świć A., Analiza awaryjności parku maszynowego wybranego przedsiębiorstwa produkcyjnego z wykorzystaniem narzędzi predykcji, [w:] Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji – t. 2, red. R. Knosala. Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2016, s. 638-650.
• [24] Sobaszek Ł., Gola A., Koncepcja zastosowania metody analizy przeżycia dla potrzeb predykcji zakłóceń procesu produkcyjnego, [w:] Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji, t. 1, red. R. Knosala. Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2015, s. 622-634.
• [25] Sobaszek Ł., Problemy harmonogramowania w systemach produkcyjnych. ”Technological Com-plexes”, No. 1, 2013, pp. 175-178.
• [26] Szatkowski K., Nowoczesne zarządzanie produkcją. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2014.
• [27] Wei-Wei C., Zhiqiang L., Ershun P., Integrated Production Scheduling and Maintenance Policy for Robustness in a Single Machine. “Computers & Operations Research”, 47 (2014), pp. 81-91.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.