LogForum

>Scientific Journal of Logistics<

Język polski English Deutch sprache

Zeszyt 2/ 2019, Artykuł 1

Autorzy: Anna Burduk, Kamil Musiał, Joanna Kochańska, Dagmara Górnicka, Anastasia Stetsenko

Tytuł: TABU SEARCH I ALGORYTMY GENETYCZNE W HARMONO-GRAMOWANIU PROCESÓW PRODUKCYJNYCH

Słowa kluczowe: harmonogramowanie procesów produkcyjnych, Tabu Search, algorytm genetyczny, metody heurystyczne, inteligentne metody w wytwarzaniu

Streszczenie:

Wstęp: Artykuł opisuje problem harmonogramowania procesów produkcyjnych. W dużych przedsiębiorstwach proces podejmowania decyzji dotyczących pracy operatorów, maszyn, dostępności zasobów i przepływu produkcji jest bardzo złożonym zadaniem, często wykonywanym przez pracowników. W związku z tym podjęte decyzje nie zawsze są optymalne w kontekście kosztów, czasu produkcji itp.

Metody: Jako rozwiązanie, przeanalizowane zostało użycie, w obszarze harmonogramowania produkcji, dwóch metod inteligentnych: Tabu Search i algorytmów genetycznych. Celem pracy było zbadanie możliwości doskonalenia procesu podejmowania decyzji, który jest wykonywany przy harmonogramowaniu produkcji, przy pomocy Tabu Search i algorytmów genetycznych. Jako wynik eksperymentu przeprowadzonego podczas badań, potwierdzono, że użycie odpowiednio wybranych oraz sparametryzowanych metod inteligentnych pozwala na optymalizację analizowanego procesu produkcji. Badania zostały wykonane we współpracy z przedsiębiorstwem zajmującym się produkcją komponentów dla branży motoryzacyjnej, jako studium przypadku.

Wyniki: Zgodnie z zebranymi i przeanalizowanymi danymi, wybrane metody mogą być z mniejszym bądź większym powodzeniem stosowane w procesie harmonogramowania produkcji. Porównując zastosowane algorytmy, Tabu Search dwukrotnie zaproponował rozwiązanie gorsze od aktualnego podejścia przedsiębiorstwa, jednak czas produkcji został skrócony średnio o 1.63%. W tym przypadku, lepsze wyniki pozwoliło osiągnąć zastosowanie algorytmu genetycznego – potencjalny czas produkcji był zawsze krótszy od aktualnie stosowanego rozwiązania, a średni czas produkcji został zredukowany o 6.3%.

Wnioski: Zastosowanie algorytmów pozwoliło na osiągnięcie niższego obciążenia pracą operatorów oraz zredukowanie czasu operacyjnego, co stanowiło kryteria oceny w przeprowadzonych badaniach. Kierownictwo analizowanego przedsiębiorstwa było zadowolone z zaproponowanych rozwiązań. Zdecydowali się na stosowanie omawianych metod w codziennym harmonogramowaniu produkcji oraz zadeklarowali zainteresowanie rozwojem stosowania metod w przyszłości. Metody inteligentne pozwalają znaleźć, w relatywnie krótkim czasie, rozwiązanie bliskie optymalnemu i akceptowalne z punktu widzenia analizowanego problemu.

Pełen tekst dostępny w języku angielskim w formacie: Adobe Acrobat pdf artykuł nr 1 - pdf

Abstract in English Abstract in English.

DOI: 10.17270/J.LOG.2019.315
For citation:

MLA Burduk, Anna, et al. "Tabu Search and genetic algorithm for production process scheduling problem ." Logforum 15.2 (2019): 1. DOI: 10.17270/J.LOG.2019.315
APA Anna Burduk1, Kamil Musiał1, Joanna Kochańska1, Dagmara Górnicka1, Anastasia Stetsenko2 (2019). Tabu Search and genetic algorithm for production process scheduling problem . Logforum 15 (2), 1. DOI: 10.17270/J.LOG.2019.315
ISO 690 BURDUK, Anna, et al. Tabu Search and genetic algorithm for production process scheduling problem . Logforum, 2019, 15.2: 1. DOI: 10.17270/J.LOG.2019.315
EndNote BibTeX RefMan
© Wyższa Szkoła Logistyki, ul.E.Estkowskiego 6, 61-755 Poznań, tel. 061 850 47 81, fax. 061 850 47 89