フローショップスケジューリング最適化のセットアップ時間の影響

フローショップスケジューリングにおけるセットアップ時間を理解する

フローショップスケジューリングは、複数のジョブが同じ順序で一連の機械で処理しなければならない、製造におけるコアチャレンジです。目的は、コンプリート時間、またはその他のパフォーマンスメトリックとして知られている合計の完了時間を最小限にするシーケンスを見つけることです。最適なスケジューリングに影響を与える多くの変数の中で、セットアップ時間は重要なが、多くの場合、推定要因として際立っています。

セットアップ時間とは、新しいジョブを処理するための機械を用意するために必要な期間を指します。これには、切削工具の変更、治具の再構成、新しいプログラムの読み込み、残りの清掃、温度または圧力設定の調整などの活動が含まれます。一部の業界では、セットアップ時間最大30%の合計生産時間を考慮すると、効率性のために不可欠です。

セットアップ時間の種類

セットアップ時間は、ジョブシーケンスに依存して分類することができます。 配列独立セットアップ時間は、以前のジョブに関係なく、与えられたジョブの定数です。たとえば、任意のバッチが同時に取ることができる後のミキサーを清掃します。対照的に、 シーケンス依存セットアップ時間[]は、ジョブの順番に応じて異なります。逆に、ライト条件からダークカラープレスまで変更すると、より少なく、より適切なモデルを最適化する必要があります。

測定のセットアップタイムズ

正確な測定は改善への最初のステップです。企業は時間と感情の研究、機械のコントローラーからの自動データ収集、および手動観察からセットアップ期間を記録するのに使用します。これらの測定はスケジューリングアルゴリズムに供給し、ネックを識別するのに役立ちます。一般的なメトリックには、ジョブごとの平均設定時間、セットアップ時間、および内部(機械が停止している間は、機械が停止される)の比率が外部(機械が実行中)に含まれています。

スケジュール効率のセットアップ時間の影響

フローショップスケジューリングのセットアップ時間を無視すると、アイドルタイムを増加させ、メイクスパンを長くし、コストを上げるサブユーティリティシーケンスにつながることができます。セットアップが長い場合は、スケジューラは、異なる顧客のためのセットアップと会議の日付を減らすために、同様のジョブをグループ化間でトレードオフをバランスする必要があります。

効率と効率性を向上

フローショップでは、makespanは、最初のジョブの開始から最後のマシンの最後のジョブの完了までの時間です。高いセットアップ時間は、直接makespanを膨脹させます。さらに、セットアップが順番に依存している場合は、非効率的なシーケンスは遅延のカスケードを引き起こす可能性があります。例えば、最初のマシンで長いセットアップを必要とするジョブは、そのマシン上のすべてのその後のジョブをプッシュバックします。潜在的なダウンストリームマシンをidling。試験では、セットアップが15%を増加させる可能性があることを示します。

生産コストへの影響

長期セットアップ時間の平均機械は長期のために非生産的です。これは店の有効な容量を減らします、企業を強制して要求を満たすために付加的な機械か不稼働に投資します。オペレータがセットアップの間にアイドルであるかもしれないか、またはオフ・エイドの転換のための優れた支払を要求するかもしれないので労働コストはまた上昇します。間接費はスケジュールの不確実性をカバーするために高められた目録の緩衝を含んでいます。セットアップの時間を減らし、それらを最適化に組み込むことによって、製造業者は一単位の費用をかなり減らすことができます。

リードタイムと顧客満足への影響

リードタイムは、注文配置から配送までの時間全体を網羅しています。延長セットアップ時間の増加リードタイムの分散性、正確な納期を引用するのが難しくなります。配送ダメージの顧客信頼を保ち、罰則を負う可能性があります。セットアップのアカウントがリードタイムを安定させるのに役立つ効率的なスケジューリングは、企業が競争的、信頼性の高い配送約束を提供することを可能にします。受注環境では、これは特に重要です。

フローショップスケジューリングにおけるセットアップタイムの数学的モデリング

セットアップでフローショップを最適化するには、問題は正式に決定されなければなりません。古典的なフローショップモデルは処理時間をだけ仮定します。セットアップ時間では、モデルはより複雑になり、特にセットアップが順番に依存しているとき。

シーケンス・デペンデント・セットアップ・タイム(SDST)

SDST フローショップでは、マシンのセットアップ時間がジョブの完了と処理される次のジョブに依存します。これは、行列 ]S で、要素 ]s[_]]] ] が、ジョブ i が、ジョブの実行時に設定時間が、ジョブの [FLT:] が、 [FLT:] をそれぞれ変更できます。[FLT] は、ジョブの動作する作業の動作する場合には、 [FLT:[FLT:[FLT:] は、は、は、の動作する作業の動作が、が、の動作する、が、の動作する場合には、との動作する、の動作する、の動作する、の動作が、が、の動作する、との動作する、の動作が、の動作する、の動作する

ミックス・インテガーリニアプログラミング(MILP)モデル

セットアップでスケジューリングするフローショップ用のMILP処方は、ジョブシーケンスと開始時間と終了時間のための連続的な変数を表すためにバイナリ変数を使用します。各ジョブが一度処理されるように制約し、マシンは同じ順序(permutation flow shop)でジョブを処理し、ジョブが起動する前にマシン上のセットアップが起こることを処理します。オブジェクト関数は通常、makespanまたはトータルティーディーティーを最小限に抑えます。CPLEXやGurobiなどの商用ソルバーは、必要に応じて、必要に応じて、大規模な問題を処理することができますが、産業アプローチは、必要です。

最適化アルゴリズムセットアップ時間のための会計

複雑さ、研究者、開業医が、まさに「近似」から「フローショップ」のスケジューリングを解決するなど、数多くのアルゴリズムを開発してきました。

ジョンソンのルール拡張

セットアップなしで2台のマシンフローショップでは、ジョンソン社のルールは最適なシーケンスを提供します。小さなセットアップ時間を組み込むエクステンションは限られていますが、処理時間の一部としてセットアップ時間を処理したり、変更されたランキングルールを使用する方法が1つあります。より大きなフローショップでは、ジョンソン社のルールは直接適用されます。

NEH ヒューリスティックとセットアップの検討

NEH のヒューリスティックは、パーマテーションフローショップスケジューリングの最も効果的なコンストラクティブな方法の1つです。ジョブをトータル処理時間別にソートし始め、ジョブを 1 つずつ一つずつ一つずつ一つずつ一つずつ一つずつ一つずつ一つずつ入れます。セットアップのアカウントには、各部分のシーケンスに対して、インサートコストは合計時間(処理+セットアップ)を使用して計算されます。順番に異なるセットアップを検討する NEH のバリエーションは、高品質のソリューションを迅速に生成するために示されています。リソース: [FURT] [H] [Furistic]

メタヒューリスティック: 遺伝的アルゴリズムと模倣されたアニール

メタヒューリスティックスは、大規模なSDSTフローショップの問題に広く使用されています。遺伝的アルゴリズムは、ジョブシーケンスをクロマソームとしてエンコードし、クロスオーバーとミューテーション演算子を使用して、ソリューションスペースを探索します。フィットネス機能は、セットアップ時間を含むブッスを計算します。繰り返しアニールすることで、シーケンスを打ち合わせ、より良いソリューションを受け入れるだけでなく、ローカルオプティマを避けるためにいくつかの悪いものを使用します。粒子のスモーム最適化とタム検索も一般的です。これらの方法は、数百のジョブを処理することができ、合理的な時間と、スケジュールに近い時間で合理的な時間で生産することができます。

セットアップ時間を最小化する戦略

最適化を超えて、物理的なセットアップ時間を短縮することは強力なレバーです。より短いセットアップは、より簡単にスケジューリングし、ショップの柔軟性を改善します。

SMED(ダイの単分交換)

トヨタ用シゲオ・シンゴが開発したSMEDは、セットアップ時間を10分以内に削減することを目指しています。 ]の内段設定]と(機械が停止している間は、変形)との外部設定[(マシンが実行中は完了)を区別します。この方法は、内部のステップを外部に変え、残りの手順を合理化し、手順を標準化します。企業は、SLT:50%の割引を報告しました。 [FLT:SMED]

業務グループとセルラーマニュファクチャリング

工具細工、材料、プロセスの類似性による作業をグループ化することで、主要な変化の必要性を軽減します。セルラー製造では、機械は部品ファミリー専用のセルに配置されます。セル内で、家族間のセットアップは最小限です。このアプローチは、家族全員をプロセスするスケジューリングと組み合わせ、総セットアップ時間を劇的にカットします。

オートメーションと標準化

自動化されたツールチェンジャー、クイックチェンジフィクスチャ、プログラム可能なマシンコントローラは、人的関与とセットアップの期間を削減します。標準化された作業指示とオペレータのトレーニングは、一貫性を保証します。データ取得システムは、セットアップ時間と改善のためのハイライト領域を追跡することができます。

事例:自動車部品メーカーのセットアップ時間を削減

エンジンコンポーネントの自動車サプライヤーは、CNCマシン5台でフローショップを運営しました。セットアップ時間は、シーケンスに依存し、変化ごとの25分を平均化しました。分析では、合計シフト時間35%のセットアップが考慮されていることを示しています。同社はSMEDを実装し、内部セットアップステップの60%を外部に(例えば、プレステージングツール、プリセットオフセット)を変換しました。また、材料グレードとツーリング要件によってジョブをグループ化しました。新しいNEHベースのスケジューラは、6か月間、RTSを削減しました。

コンテンツ

セットアップ時間は、フローショップスケジューリング最適化の決定的な要因です。彼らは、成形スパン、コスト、リードタイム、および顧客の満足度に影響を与えます。製造業者は、まず、セットアップパターンを計測し、特にシーケンス依存性を理解しなければならない - 適切な数学モデルと最適化アルゴリズムを適用して、効果的にスケジュールします。 SMED、グループ化、および自動化などの物理的削減技術と組み合わせ、企業は、スループットと応答性において大きな利益を得ることができます。生産計画システムへのセットアップ時間データを統合することは、オプションではありません。競争力のある環境では、高い統合が、高い統合されています。