Оптимальные решения для одной партии, поток магазин, много аудио, проблема с равным sublots

РЕЗЮМЕ

Лот течь процесс расщепления партии продукции в sublots и планирования sublots в пересекающихся мода на машины, с тем чтобы повысить эффективность производственной системы. Реализация этой концепции возникает в нескольких средах серийное производство. К их числу относятся, в частности, печатные собрания правления и полупроводникового производства. Есть несколько ограничений много потоковой моделей, доступных в литературе, которые влияют на их полезность в реальности. В этой статье мы рассмотрим один пакет, поток магазин, много потоковой задачи, но расслабляться некоторые из этих ограничений. Основная цель настоящей работы является обеспечение производства менеджер способ расщепления много для того, чтобы оптимизировать производительность при различных показателей эффективности и соображения время установки. Кроме того, понимание предложенной процедуры могут быть использованы для решения более общие варианты рассматриваемой задачи.

Предметные области: Лот размеров, математическое программирование и оптимизация.

ВВЕДЕНИЕ

Лот течь процесс расщепления партии продукции (или партии) в sublots (или передачи пакетов), а затем планирования sublots в пересекающихся мода на машины, с тем чтобы ускорить прогресс заказов в производство (Baker

Подавляющее большинство исследований по одной партии, партии потокового проблема была, занимающихся системами потока магазин. В этих системах много должно быть обработано на т последовательных машин, поток однонаправленным, а sublots следовать той же машине заказа. Поток магазин, много потоковой (ФСЖ) проблема единым лотом, который был проанализирован до сих пор, может быть сформулирована следующим образом. Учитывая количество sublots, которые будут использоваться, определить размеры отгрузочной таким образом, чтобы свести к минимуму makespan цели. Число sublots либо заранее или, напротив, определяется система ограничений. Система ограничений может быть ограниченным наличием транспортеров (Траскотт, 1986), или ограниченный бюджет, выделенный для передачи и расходов по каждой передаче (Триетш, 1987).

Для задачи м машина ФСЖ, Триетш и Бейкер (1993) представила два линейного программирования (ЛП) формулировок, которые могут быть использованы для получения оптимального (в соответствии) непрерывный размеры отгрузочной. К сожалению, нет полиномиальный алгоритм решения не существует для дискретной версии этой проблемы.

Есть несколько ограничений в текущем много потоковой модели, которые ограничивают их применение в практических ситуациях. Во-первых, число sublots нужно как-то определяться самостоятельно. Во-вторых, только makespan критерий используется для оценки оптимальности решения. В-третьих, предполагается, что время передачи не влияет на makespan. То же самое верно и для настройки, которые, в крайнем случае, предполагается, что много, но не придает отгрузочной прилагается. В-четвертых, дискретные решения (что является практическим решением, поскольку реализация обеспокоен) трудно получить. В качестве примера практической ситуации, которая включает следующие возможности, рассмотреть объект для производства полупроводников, где продукт обрабатывается в кассетах содержится определенное количество пластин. Отгрузочной размер которого равен, однако, число sublots не ограничены в любом случае. Как проходит через пластины производства процессоров сотни раз, время передачи являются важной составляющей всего времени, что пластина проводит в системе. Подлот подключенный время настройки произведены, существенно влияющие на makespan значение.

В этой статье мы рассмотрим один пакет, поток магазин, много потоковой задачи, но отдохнуть несколько выше ограничения. Во-первых, число sublots считается решение. Во-вторых, целевая функция, чтобы свести к минимуму включает в себя не только makespan, а также на основе затрат цели. В-третьих, эффект sublotattached установки на makespan критериев рассматриваются и в-четвертых, дискретные решения получены за полиномиальное время. Полученную модель имеет большее значение для руководителей, поскольку он позволяет определять желаемую передачу пакетов в рамках всей системы в целях оптимизации оперативных и экономически основе целевых функций. Понимания предлагаемой процедуры также можно использовать для решения более общие варианты рассматриваемой задачи.

Аналитической работы Траскотт (1986), Триетш (1987), Бейкер (1988), Поттс и Бейкер (1989), стекла, Гупта, и Поттс (1994), Триетш и Бейкер (1993), и Чэнь и Штайнер (1997) Все сосредоточено на влиянии одной партии, раскол в sublots на makespan, а производство рассматриваемой системе была ограничена 2-и 3-механические мастерские потока. Одним из исключений является работа Бейкера и Пайк (1990), который предложил вычислительно эффективный алгоритм для получения оптимального последовательного sublots для магазина потока м-машина, в соответствии с ограничением 2 sublots. Они рассмотрели эвристики для более чем 2 sublots.

Ссылки

Бейкер, К. Р. (1988). Лот потокового сократить время цикла в течение магазин. Рабочий документ

Бейкер, К. Р.,

Лема. Decision Sciences, 21, 475-491.

Chen, J.,

Дутрио, М В., Сарин, С. C.,

Eynan А.,

Стекло, К. А., Gupta, J. Н. Д.,

Kalir, А. А. (1999). Оптимальные и эвристических решений для одного или нескольких партий потока магазин потокового много проблем с равными sublots. Докторская диссертация, Virginia Tech.

Кропп, Д. Х.,

Поттс, К. Х.,

Триетш, D. (1987). Оптимальная передача много для серийного производства: основные дела и расширений. Технический отчет АЭС-54-89-010, военно-морское училище аспирант, Монтерей, штат Калифорния.

Триетш, D. (1989). Полиномиальные много методов передачи размеров или пакетной обработки на последовательных машинах. Технический отчет АЭС-54-89-011, военно-морское училище аспирант, Монтерей CA.

Триетш Д.,

Траскотт, В. (1986). Производство планирования с ограниченными возможности транспортной деятельности. Журнал оперативного управления, 6,333-348.

Адар А. Kalir и Subhash C. Сарин

Градо Кафедра промышленной и системотехники, Вирджиния политехнического института и государственного университета Блэксбург, В. А. 24061, адрес электронной почты: <a href="mailto:sarins@vt.edu"> sarins@vt.edu </ A>

Subhash C. Зарин является профессором в Градо Кафедра промышленной и системотехники в Технологическом университете Вирджинии. В сферу его специальности планирования производства, применяемых математического программирования, а также разработка и анализ производственных систем. Он опубликовал много работ в этих областях. Он является лауреатом нескольких престижных наград, в университете, государственных и национальных уровнях. Он работал в качестве помощника редактора нескольких журналов. Он является членом Института инженеров промышленного и полноправным членом Института исследования операций и наука об управлении.

Адар А. Kalir получил степень бакалавра и степень магистра в области промышленного производства и управления из Тель-Авивского университета, Израиль. Он получил степень доктора наук из Virginia Tech в 1999 году. В настоящее время он тактических возможностей, труда, моделирования