Wybrane metody wspomagania sterowania procesem produkcyjnym

• Autorzy: Maciej Nowak

Warianty tytułu

The Selected Methods of Assisting the Control of the Production Proceses

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszym opracowaniu przedstawiono przegląd metod wspomagających decydenta w sterowaniu procesem produkcyjnym. Ich stosowanie pozwala na ograniczenie ryzyka i niepewności związanych z działalnością produkcyjną Metody podzielono na trzy grupy : wywodzące się z deterministycznej teorii szeregowania zadań, symulacyjne, wielokryterialnego wspomagania decyzji. Pierwsza grupa metod obejmuje algorytmy, których celem jest wyznaczanie optymalnej z punktu widzenia przyjętego kryterium kolejności wykonywania operacji w komórce produkcyjnej. W zależności od przyjętego kryterium pozwala to na skrócenie cyklu realizacji zadań, minimalizację opóźnień, równomierne wykorzystanie majątku produkcyjnego. W drugiej części pracy przedstawiono zastosowanie metod symulacji komputerowej do wspomagania sterowania produkcją. Zakres zastosowań tej metody jest bardzo szeroki: od analizy różnych rozwiązań organizacyjnych po wyznaczanie harmonogramu realizacji konkretnych zadań produkcyjnych. Modele symulacyjne pozwalają na przeprowadzenie analizy procesów produkcyjnych, których badanie metodami teorii szeregowania zadań byłoby bardzo utrudnione. Istotne znaczenie ma fakt że w tym przypadku proces produkcyjny może być potraktowany jako system o charakterze stochastycznym. W modelach symulacyjnych możliwe jest więc uwzględnienie czynników zakłócających przebieg produkcji (awarie maszyn, braki, różny poziom kwalifikacji pracownikow). W ostatniej części pracy przedstawiono dwie procedury wielokryterialne. Pierwsza z nich, oparta na metodzie taksonomicznej miary rozwoju, pozwala na ocenę skuteczności reguł priorytetu w sterowaniu procesem produkcyjnym o organizacji potokowej. Druga jest wykorzystywana do wyznaczania optymalnego układu parametrów sterowania produkcją typu niepotokowego. Obie metody bazując na danych uzyskanych drogą symulacji umożliwiają ocenę działania systemu produkcyjnego przy jednoczesnym uwzględnieniu różnych kryteriów i reprezentujących je mierników. Dzięki temu możliwa jest pełniejsza analiza zagrożeń i skuteczniejsze ograniczenie ryzyka związanego z funkcjonowaniem procesu produkcyjnego. (fragment tekstu)

EN

Dynamism and instability are the main features of the modern market. Competition the increasing needs of customers and high costs of starting new type of production are 'the reasons for looking methods of reducing the risk of production. Thee groups of such methods are presented in the paper The first part deals with algorithms of scheduling theory .Tasks conseming the various criteria . The second part deals with the simulation models of the production systems. There is a wide range of the applications of such methods. The main advantage of them is the possibility of analysis of complex ystems that cannot be investigated by the scheduling algorithms. The last part presents two multi-criteria procedures of analysing the production systems. The first one is based on the method of the taxonomic measure of extension and enables to range priority rules used to determine which set of the waiting operations should be done next on a given machine. The second one is a multi-criteria outranking method based on stochastic dominance and may be used to choose the appropriate values for the parameters that control the production. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Integracja sterowania produkcją; Proces produkcji; Teoria szeregowania zadań; Wylistowany szeregowy algorytm; Symulacje komputerowe; Modele symulacyjne; Analiza wielokryterialna; Systemy wspomagania decyzji

EN

Integration of production control; Production process; Task scheduling theory; List scheduling algorithm; Computing simulation; Simulation models; Multicriteria analysis; Decision Support Systems (DSS)

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2000
• Numer: nr 12 Badania operacyjne
• Strony: 139--156

Twórcy

autor

Maciej Nowak

• Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych w Katowicach

Bibliografia

• Applegate D., Cook W. (1991): A computational study of the job-shop scheduling problem. "ORSA Journal on Computing" No 3.
• Błażewicz J., Cellary W., Słowiński R. Węglarz J. (1983): Badania operacyjne dla informatyków. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Bowman E.H. (1959): The schedule-sequencing problem. "Operational Research" No 7.
• Brucker P., Jurish B., Sieviers B. (1994): A fast branch & bound algorithm for the job-shop problem. "Discrete Applied Mathematics" No 49.
• Carlier J., Pinson E. (1989): An algorithm for solving the job-shop problem. "Management Science" No 35.
• Campbell H.G., Dudek R.A., Smith M.L. (1970): A heuristic algorithm for the n job m machine sequencing problem. "Management Science" No 16.
• Chen C.L., Vempati V.S., Aljaber N. (1995): An application of genetic algorithm for flowshop problems. "European Journal of Operational Research" No 80.
• Dannenbring D.G. (1977): An evaluation of flow-shop sequencing heuristics. "Management Science" No 23.
• Fishman G.S. (1981): Symulacja komputerowa. Pojęcia i metody. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Glover F. (1989): Tabu Search. Part I. "ORSA Journal of Computing" No 1.
• Glover F. (1990): Tabu Search. Part II. "ORSA Journal of Computing" No 2.
• Gravel M., Price W.L. (1988): Using the Kanban in job shop environment. "International Journal of Production Research" No 26/6.
• Gravel M., Price W.L., (1991): Visual Interactive Simulation Shows How to Use the Kanban Method is Small Business. "Interfaces" No 21/5.
• Gravel M., Martel J.M., Nadeau R., Price W., Tremblay R. (1992): A multicriterion view of optimal resource allocation in job-shop production. "European Journal of Operational Research" No 61.
• Gupta J.N.D. (1971): A functional heuristic algorithm for the flow-shop scheduling problem. "Operations Research Quarterly" No 22.
• Ho J.C., Chang Y.L. (1990): A new heuristic for the n-job, m-machine flow- shop problem. "European Journal of Operational Research" No 52.
• Hunsucker J.L., Shah J.R. (1994): Comparative performance analysis of priority rules in a constrained flow shop with multiple processors environment. "European Journal of Operational Research" No 72.
• Johnson S.M. (1954): Optimal two- and three-stage production schedules with set-up times included. "Naval Research Logistics Quaterly" No 1.
• Kahneman, D., Tversky, A. (1979): Prospect theory: an analysis of decisions under risk. "Econometrica" No 47.
• Kirkpatrick S., Gelatt C.D., Vecchi M.P. (1983): Optimasation by simulated annealing. "Science" No 220.
• Kondratowicz L. (1978): Modelowanie symulacyjne systemów. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Li A., Co H.C. (1991): A dynamie programming model for the kanban assignment problem in a multi-period production system. "International Journal of Production Research" No 29.
• Manne A.S. (1960): On the job-schop scheduling problem. "Operational Research" No 8.
• Miltenburg J., Steiner G., Yeomans S. (1990): A dynamic programming algorithm for scheduling mixed-model just-in-time production systems. "Mathematical and Computer Modelling" No 13.
• Miszczyńska D., Miszczyński M. (1995): Symulacyjny model złożonego pocesu produkcyjnego, cz. II. Instytut Ekonometrii i Statystyki Uniwersytetu Łódzkiego. Discussion Papers 14/95, Łódź.
• Miszczyńska D., Miszczyński M., Trzaskalik T. (1997): Symulacja złożonych procesów produkcyjnych na przykładzie przemysłu lekkiego. "Badania Operacyjne i Decyzje", nr 3.
• Nawaz M., Enscore Jr. E.E., Ham I. (1983): A heuristic algorithm for the /»-machine, «-job flow-shop sequencing problem. "OMEGA International Journal of Management Science" No 11.
• Nowak M., Trzaskalik T., Zaraś K. (1997): Dominacje stochastyczne i ich zastosowanie w analizie procesu produkcyjnego. W: Zarządzanie przedsiębiorstwem XXI wieku. Materiały z ogólnopolskiej konferencji naukowej pod red. J. Pyki. Ustroń 22-23.05.1997 r. Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych, Katowice.
• Nowicki E., Smutnicki C. (1996): A fast Tabu Search algorithm for the flow shop. "European Journal of Operational Research" No 91.
• Nowoczesne metody zarządzania produkcją (1996). Praca zbiorowa pod red. Z. Martyniaka. Wydział Zarządzania Akademii Gómiczo-Hutniczej, Kraków.
• Palmer D.S. (1965): Sequencing jobs through a multi-stage process in the minimum total time - A quick method of obtaining near optimum. "Operations Research Quarterly" No 16.
• Reeves C.R. (1995): A genetic algorithm for flowshop sequencing. "Computer and Operations Research" No 22.
• Sawik T. (1996): Planowanie i sterowanie produkcji w elastycznych systemach montażowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Sawik T. (1998): Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania. Wydawnictwa AGH, Kraków.
• Smutnicki Cz. (1997): Optimization and control in just-in-time manufacturing systems. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
• Wala K., Chmiel W. (1994): Operatory genetyczne dla permutacyjnych zagadnień optymalizacji. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej. Seria Automatyka, nr 114.
• Wagner H.M. (1959): An integer linear-programming model for machine scheduling. "Naval Research Logistics Quaterly" No 6.
• Wróblewski K.J., Krawczyński R., Kosieradzka A., Kasprzyk S. (1984): Reguły priorytetu w sterowaniu przepływem produkcji. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Zaras K., Martel J.M. (1994): Multiattribute analysis based on stochastic dominance. Kluwer Academic Publishers.