J´ osvai J´ anos
Proakt´ıv termel´es¨ utemez´esi, logisztikai m´ odszerek ´es ipari alkalmaz´asaik doktori t´ezisek
T´emavezet˝ ok:
Dr. Kardos K´ aroly Sz´echenyi Istv´ an Egyetem Dr. Horv´ ath Zolt´ an Sz´echenyi Istv´ an Egyetem
Infrastrukt´ ur´ alis Rendszerek Modellez´ese ´es Fejleszt´ese Multidiszciplin´aris M˝ uszaki Tudom´ anyi Doktori Iskola
1.
Motiv´ aci´ o´ es c´ elkit˝ uz´ esek
A jelen kor termel´esi rendszereit jelent˝ os terhel´esingadoz´ asok ´es bizonytalans´ agok k¨ ozepette kell eredm´enyorient´ altan m˝ uk¨ odtetni. A vel¨ uk szemben t´ amasztott technol´ ogiai kih´ıv´ asokon t´ ul rendk´ıv¨ ul o ¨sszetett term´ekvari´ ans elv´ ar´ asoknak is meg kell felelni¨ uk, tov´ abb´ a a vev˝ oi ig´enyek alapj´ an az egyedi term´ekek t¨ omeggy´ art´ as´ ara “mass customisation” - kell berendezkedni¨ uk. Az elm´ ult ´evek v´ als´ aga is nagy val´ osz´ın˝ us´eggel korszakv´ alt´ as kezdet´et jelzi, amikor j´ o n´eh´ any kor´ abban bev´ alt paradigm´ ar´ ol le kell majd mondani, ´es sz´ amos, ma nagyon jelent˝ os szerepet j´ atsz´ o technol´ ogia innov´ aci´ oja is s¨ urget˝ ov´e v´ alik. A v´ altoz´ o piacok ellen a term´ekek n¨ ovekv˝ o egyedis´eg´evel pr´ ob´ alnak a v´ allalatok ellenhat´ ast gyakorolni. Az innov´ aci´ okat mind r¨ ovidebb id˝ ok¨ oz¨ okben integr´ alj´ ak a term´ekekbe ´es dobj´ ak piacra. Az ´eletciklus r¨ ovid¨ ul´es´et az al´ abbi szempontok is al´ at´ amasztj´ ak: • A 25%-kal, m´ ark´ ank´ent nyolc modellre megn¨ ovekedett k´ın´ alatspektrum mellett a j´ arm˝ u-gy´ art´ asban a modellciklusok az elm´ ult 20 ´evben megk¨ ozel´ıt˝ oleg 4 ´evre r¨ ovid¨ ultek. • A 80-as ´evek v´eg´en a Mercedes gy´ art´ ocsoportj´ an´ al 0,9 u ´j term´ek bevezet´es jutott egy ´evre, ez jelenleg a ´tlagosan ´evi 2,5 term´ekbevezet´esre emelkedett. • Az innov´ aci´ ot ´es technikai fejleszt´est piaci versenyel˝ onyk´ent ´ert´ekelik. A j´ arm˝ ugener´ aci´ ok ehhez kapcsol´ od´ o gyors cser´eje az u ´j term´ek bevezet´esek gyakoris´ ag n¨ oveked´es´ehez vezet a j´ arm˝ uiparban. Az OEM-ek (Original Equipment Manufacturer) saj´ at gy´ art´ as´ anak ar´ anya 2015ig tov´ abb fog cs¨ okkenni a mostani 35%-r´ ol 20%-ra. Ez a j´ arm˝ uipar tov´ abbi strukt´ ur´ alis a ´talakul´ as´ ahoz vezet. A r¨ ovidebb term´ek ´eletciklusb´ ol, a n¨ ovekv˝ o vari´ ansok sz´ am´ ab´ ol fakad´ o jelent˝ os komplexit´ as b˝ ov¨ ul´es a termel˝ o rendszerek sz´ am´ ara jelent˝ os kih´ıv´ ast eredm´enyez a rugalmass´ ag ´es a termel´ekenys´eg ter¨ ulet´en [2][6][35][23]. Olyan term´ek el˝ oa ´ll´ıt´ asi folyamat koncepci´ o alkalmaz´ asa a c´el, amely k´epes a v´ allalat termel˝ o er˝ oforr´ asait lehet˝ os´egek szerint legrugalmasabban az aktu´ alis ig´enyekre gyorsan reag´ alva hat´ekonyan kiel´eg´ıteni. A term´ek ´eletciklus v´ altoz´ as´ ab´ ol a tervez´esi id˝ ok megr¨ ovid¨ ul´ese is k¨ ovetkezik, ´ıgy a termel˝ o- ´es az azokat ell´ at´ o rendszerek sz´ am´ ara u ´j k¨ ovetelm´enyek keletkeznek. A klasszikus tervez´eshez k´epest az al´ abbi k¨ ul¨ onbs´egek a ´llap´ıthat´ oak meg: 2
• A tervez´es t¨ obb´e nem projekthez k¨ ot¨ otten t¨ ort´enik, hanem mindennaposan ism´etl˝ od˝ o jav´ıt´ o, reakt´ıv folyamat. • A tervez´es fel¨ oleli a teljes ´ert´ekalkot´ asi l´ ancot, ´es ig´enyek szerint dinamikusan v´ altoz´ o szervezeti sturkt´ ur´ akon alapul. Az elj´ ar´ asoknak meg kell felelni¨ uk a v´ allalatot a ´tfog´ o t¨ obbszerepl˝ os p´ arhuzamos termel´es- ´es ell´ at´ astervez´esi feladatok kih´ıv´ asainak. • A megc´elzott hierarchia n´elk¨ uli rendszerhez r´eszv´etelen alapul´ o tervez´esi elj´ ar´ asokat c´elszer˝ u el˝ onyben r´eszes´ıteni, az adott szakter¨ ulethez nem ´ert˝ o partnerek r´eszv´etel´et is figyelembe v´eve. • A h´ al´ ozatok nagy dinamik´ aja t¨ obbek k¨ oz¨ ott rugalmas kapacit´ asokat ig´enyel. Ez azt jelenti, hogy k¨ ul¨ onb¨ oz˝ o tervez´esi- ´es ell´ at´ asi koncepci´ oknak kell rendelkez´esre ´ allniuk, amelyek dinamikusan illeszthet˝ oek. A megk¨ ozel´ıt´es olyan t´ argyteret ig´enyel, amely lehet˝ ov´e teszi annak ig´enyek szerinti alak´ıt´ as´ at. A klasszikus tervez´esi megk¨ ozel´ıt´esek ezzel szemben hierarchikus strukt´ ur´ akat felt´eteleznek, ´es hossz´ u t´ avon k¨ ozel a ´lland´ o termel´esi rendszerekb˝ ol indulnak ki. ´Igy a fenti k¨ ovetelm´enyeknek a jelenlegi termel´esi ´es ell´ at´ o rendszerek tervez´es´ere szolg´ al´ o koncepci´ ok csak r´eszben, statikusan tesznek eleget. Az ig´eny ma ezen term´ekel˝ o´ all´ıt´ asi folyamatok tervez´es´enek dinamiz´ al´ asa, v´ altoz´ o elv´ ar´ asok szerinti anal´ızis lehet˝ os´eg´et figyelembe v´eve. Rendszerelm´eletileg a termel´esi rendszer a ´ltal´ anos le´ır´ as´ at az 1. a ´bra szeml´elteti. A termel˝ o rendszer k¨ ornyezet´ehez bemenetei ´es kibocs´ at´ asai r´ev´en kapcsol´ odik. Ezek alapj´ an hat´ arozhat´ oak meg a rendszer feladatai ´es c´eljai.
1. a ´bra. Termel˝ o rendszer ´es kapcsol´ od´ asa a k¨ ornyezet´ehez [2]
3
Egy termel´esi rendszer teljes´ıt˝ o k´epess´eg´et alapvet˝ oen n´egy egym´ ast´ ol f¨ uggetlen c´eldimenzi´ o hat´ arozza meg - 2. a ´bra. Ez a n´egy dimenzi´ o - a variabilit´ as, min˝ os´eg, sebess´eg ´es gazdas´ agoss´ ag - a ´ltal´ anoss´ agban egy termel´esi rendszerre ´erv´enyes c´elrendszert alkot. Minden egyes c´eldimenzi´ ohoz hozz´ arendelhet˝ o n´eh´ any tipikus r´eszc´el, amelyek a k¨ oz¨ ott¨ uk fenn´ all´ o k¨ olcs¨ on¨ os o ¨sszef¨ ugg´esek r´ev´en a termel´es c´elrendszer´et ´es ezzel a gy´ ar c´eljait is alkotj´ ak. A n´egy c´eldimenzi´ ohoz kapcsolt termel´esi c´elok a megval´ os´ıt´ as sor´ an f¨ uggetlenek egym´ ast´ ol, ´es ellent´etesek is lehetnek egym´ assal. K¨ olcs¨ on¨ osen nem fejezhet˝ oek ki egym´ assal, azaz az egyik dimenzi´ ohoz rendelt c´elok nem vezethet˝ oek vissza, illetve nem helyettes´ıthet˝ oek m´ asik dimenzi´ o c´eljaival.
2. a ´bra. A termel´es n´egy c´eldimenzi´ oja [5]
A termel´estervez´es ´es -ir´ any´ıt´ as a term´ekfajt´ ak sz´ am´ anak b˝ ov¨ ul´es´evel v´ alt sz¨ uks´egess´e, a megrendel´esek v´egrehajt´ asi folyamat´ anak uralhat´ os´ aga ´erdek´eben. Feladata, hogy a fut´ o termel´esi programot rendszeres id˝ ok¨ oz¨ onk´ent t¨ obb tervez´esi peri´ odusra term´ekfajt´ ak ´es mennyis´egek szerint el˝ ore tervezze, valamint a rendelkez´esre a ´ll´ o vagy sz¨ uks´eges kapacit´ asokat biztos´ıtsa. A termel´estervez´esi feladat megold´ asa sor´ an alkalmazhat´ o elj´ ar´ asok ´es eszk¨ oz¨ ok egy csoportos´ıt´ as´ at ismerteti az 1. t´ abl´ azat, j´ ol ´erz´ekelhet˝ o ezen technik´ ak sokr´et˝ us´ege. Elv´ ar´ asorient´ alt egym´ ashoz rendel´es¨ uk, illetve egy¨ utt haszn´ alatuk komoly elm´eleti h´ atteret felt´etelez a termel´es tervez´esi folyamatok kialak´ıt´ asakor[36][6][4][35][34][18] [17][30][19][16][22][14][24][31]. A 3. a ´bra ismerteti, hogy adott feladatok ´es tervez´esi c´elok milyen v´ altozatos ´es esetenk´ent mennyire o ¨sszetett probl´emak¨ or¨ oket ´erintenek, amelyekre kell˝ oen rugalmas, lehet˝ oleg proakt´ıv tervez´esi folyamatnak kell megold´ ast adnia. P´eld´ aul az u ¨zemen bel¨ uli anyagmozgat´ asi folyamatok szimul´ aci´ oja kevesebb, m´ıg a szerel˝ osor u ¨temez´ese hat probl´emak¨ ort is ´erint, mik¨ ozben a vizsg´ alatok c´eljai is rendre v´ altoznak. 4
1. t´ abl´ azat. A termel´estervez´esi feladat megold´ as´ anak elj´ ar´ asai ´es eszk¨ ozei
A t´ abl´ azat mellett felt¨ untetett a ´br´ ak szeml´eltetik az egyes feladatok megold´ asait. A termel´estervez´es kih´ıv´ asainak megv´ alaszol´ as´ ara sz´ amos u ´j megk¨ ozel´ıt´est is elemzett az elm´ ult ´evekben a szakirodalom. Ezek k¨ oz¨ ul az egyik megold´ asi elv a holonikus gy´ art´ as, amelyet o ¨n´ all´ o modulok ´es azok elosztott ir´ any´ıt´ asa alkot. Van Brussel ´es t´ arsai a ´ltal javasolt holonikus gy´ art´ asi rendszer referencia architekt´ ur´ aj´ at ismerteti a 4. a ´bra [10]. A javasolt rendszer h´ arom alap´ertelmezett u ¨gyn¨ ok¨ ot defini´ al: feladat u ¨gyn¨ ok, term´ek u ¨gyn¨ ok, ´es er˝ oforr´ as u ¨gyn¨ ok. Mindegyik u ¨gyn¨ ok a termel´esir´ any´ıt´ as egy bizonyos ter¨ ulet´e´ert felel˝ os, legyen sz´ o logisztik´ ar´ ol, technol´ ogiai tervez´esr˝ ol, vagy er˝ oforr´ as kapacit´ asr´ ol. Az alap´ertelmezett u ¨gyn¨ ok¨ ok objektum orient´ alt megk¨ ozel´ıt´es szerint szervez˝ odnek, amely lehet˝ ov´e teszi a k¨ ozpontos´ıtott algoritmusok ´es az o ¨r¨ okl˝ od´es be´ep´ıt´es´et. A holonikus gy´ art´ asi rendszer mag´ aba foglalja a gy´ art´ ashoz kapcsol´ od´ o teljes tev´ekenys´egi k¨ ort, ezzel biztos´ıtva a termel˝ o rendszer rugalmass´ ag´ at. A kulcsfontoss´ ag´ u elemek o ¨n´ all´ o ´es egy¨ uttm˝ uk¨ od˝ o tulajdons´ agokkal is b´ırnak. A referencia rendszer u ¨gyn¨ okei a hozz´ ajuk tartoz´ o adatok ´es funkci´ ok - p´eld´ aul u ¨temez˝ o() funkci´ o - r´ev´en kommunik´ alnak egym´ assal, ´es hozz´ ak meg o ¨n´ all´ oan ´es egy¨ uttm˝ uk¨ odve a gy´ art´ as v´egrehajt´ as´ ahoz sz¨ uks´eges d¨ ont´eseket. A szakirodalom alapj´ an a holonikus gy´ art´ asi rendszerek eset´eben k¨ ul¨ on figyelmet ´erdemel az egyes gy´ art´ asi feladatok bennragad´ asi lehet˝ os´ege, elk´epzelhet˝ o, hogy valamely megrendel´es gy´ art´ asa nem fejez˝ odik be [10][37][25][1][26][13]. Az ´ert´ekteremt´esi folyamat szeml´elet eltekint a teljes r´eszletess´egt˝ ol a term´ekek 5
3. a ´bra. P´eld´ ak termel´estervez´esi feladatok ´es c´elok v´ altozatoss´ ag´ ara
4. a ´bra. Holonikus gy´ art´ asi rendszer referencia architekt´ ur´ aja [10]
6
´es folyamataik le´ır´ asakor, a termel˝ o k¨ ornyezetek ennek ellen´ere nagyban k¨ ul¨ onb¨ oznek a folyamat strukt´ ur´ ajukat tekintve, amely le´ırja az anyag a ´raml´ as´ at az u ¨zemen bel¨ ul. Hayes ´es Wheelwright folyamat strukt´ ur´ ajuk alapj´ an a termel´esi rendszereket n´egy kateg´ ori´ aba sorolja, amelyeket a k¨ ovetkez˝ ok´eppen lehet o ¨sszegezni: m˝ uhelyszer˝ u gy´ art´ as, szakaszolt gy´ art´ osor, folyamatos gy´ art´ osor, folyamatos a ´raml´ as´ u folyamatok. Nagysorozat- ´es t¨ omeggy´ art´ as eset´en a folyamatos gy´ art´ osor a legalkalmasabb termel´esi forma, melyet m´ asn´even flow shop rendszerk´ent is jel¨ ol az irodalom. A kutat´ omunka sor´ an ezzel a termel´esi k¨ ornyezettel foglalkoztam [35][3][36][20][32][9][11][12]. A flow shop termel´esi k¨ ornyezet feladatai k¨ oz¨ ul a szakirodalomban az u ¨temez´esi probl´ema az egyik legelterjedtebb. A flow shop u ¨temez´esi probl´ema eset´en n feladatot, munk´ at (1, ..., n) kell elv´egezni m g´epen (1, ..., m). Az egyes g´epeken elv´egzend˝ o feladatok m˝ uveleti idejeit jel¨ olje τk,j , ahol k = (1, ..., m) ´es j = (1, ..., n), ezek az id˝ o´ert´ekek r¨ ogz´ıtettek, el˝ ore ismertek ´es nem negat´ıvak. Ennek a probl´emak¨ ornek az a ´ltal´ anosan elfogadott felt´etelez´esei a k¨ ovetkez˝ oek [29][27][8]: 1. Minden egyes feladatot egyidej˝ uleg kiz´ ar´ olag csak egy g´epen lehet v´egrehajtani. 2. Minden egyes g´ep egyidej˝ uleg csak egy feladaton dolgozhat. 3. V´egrehajt´ as megszak´ıt´ as nem enged´elyezett. 4. Minden feladat f¨ uggetlen egym´ ast´ ol, ´es rendelkez´esre a ´llnak a v´egrehajt´ asra a 0 id˝ opillanatban. 5. A feladatok be´ all´ıt´ asi idejei a g´epeken elhanyagolhat´ oak, ´ıgy figyelmen k´ıv¨ ul hagyhat´ oak. 6. A g´epek folyamatosan rendelkez´esre a ´llnak. 7. A folyamat k¨ ozbeni t´ arol´ as enged´elyezett. Amennyiben a feladat a ´ltal k¨ ovetkez˝ ok´ent ig´enybe veend˝ o g´ep m´eg nem a ´ll rendelkez´esre, akkor a feladat v´ arakozhat ´es a g´ephez tartoz´ o v´ arakoz´ o sorhoz csatlakozik. A probl´emak¨ or c´elja, hogy tal´ aljunk egy olyan sorrendet a feladatok sz´ am´ ara a g´epeken, amely az adott krit´eriumok szerint optimaliz´ alt. Az irodalomban a leggyakoribb krit´erium a teljes a ´tfut´ asi id˝ o (Cmax ) minimaliz´ al´ asa. B´ ar a flow shop u ¨temez´esi probl´ema optimumig megoldhat´ o polinom id˝ oben ´ m = 2 eset´en [15]. Altal´ aban (n!)m u ¨temez´esi lehet˝ os´eget kell figyelembe venni 7
[27]. Ez az oka annak, hogy a szakirodalomban a probl´ema korl´ atozott. A feladatok nem el˝ ozhetik meg egym´ ast, azaz a munk´ ak v´egrehajt´ asi sorrendje azonos az o ¨sszes g´epen. Ezt a feladatk¨ ort permut´ aci´ os flow shop probl´emak´ent ismerik, ´es F/permu/Cmax - k´ent jel¨ olik, tov´ abbiakban PFSP. Ebben az esetben ”csak” n! u ¨temez´esi lehet˝ os´eget kell vizsg´ alni. A disszert´ aci´ o az ut´ obbi t´ıpus´ u k¨ ornyezetre koncentr´ al. Ezek alapj´ an a kutat´ asi munka c´elkit˝ uz´esei a k¨ ovetkez˝ ok: • A PFSP probl´ema megold´ as´ ara optimaliz´ al´ o algoritmusok elemz´ese szimul´ aci´ os eszk¨ ozzel. • Tervez´esi szimul´ aci´ os rendszerben u ´j, bonyolult matematikai optimaliz´ aci´ o l´etrehoz´ asa. • A PFSP probl´ema kiv´ alasztott megold´ asi algoritmus´ anak tov´ abbfejleszt´ese ´es a ´tvitele a szimul´ aci´ os rendszerbe. • Ipari gyakorlatban m˝ uk¨ od˝ ok´epes elosztott ir´ any´ıt´ as´ u termel´es¨ utemez´esi elv kidolgoz´ asa.
2.
A kutat´ as sor´ an alkalmazott m´ odszerek ¨ osszefoglal´ asa
A kutat´ omunka sor´ an az els˝ o l´ep´est a t´em´ ahoz kapcsol´ od´ o szakirodalom a ´ttekint´ese jelentette. A probl´emak¨ orh¨ oz kapcsol´ od´ o irodalom m´elyebb tanulm´ anyoz´ as´ aban sz´ amos hazai ´es nemzetk¨ ozi szakk¨ onyv, valamint az EISZ - Science Direct elektronikus adatb´ azis ny´ ujtott hathat´ os seg´ıts´eget. A publik´ aci´ ok feldolgoz´ asa sor´ an jutottam el a kiv´ alasztott probl´emak¨ or pontos ´ertelmez´es´ehez, felt´etelrendszer´enek tiszt´ az´ as´ ahoz. A permut´ aci´ os flow shop probl´ema megold´ asi m´ odszereire tett szakirodalmi javaslatok ´es ki´ert´ekel´eseik alapj´ an ker¨ ultek kiv´ alaszt´ asra a kutat´ o munka sor´ an tov´ abbfejlesztett algoritmusok. A szakirodalmi elemz´esek alapj´ an a Taillard f´ele elm´eleti tesztfeladat k´eszletet v´ alasztottam az elemz´esek v´egrehajt´ asi alapj´ aul[33]. Az elm´eleti tesztfeladatokon t¨ ort´en˝ o munka mellett a fejleszt˝ o munka sor´ an ´el˝ o ipari termel´esi k¨ ornyezet alapj´ an defini´ alt feladaton ´es alapadatokon is sor ker¨ ult az anal´ızisek v´egrehajt´ as´ ara. A disszert´ aci´ oban vizsg´ alt feladatk´eszletek param´eterei a 2. t´ abl´ azat szerintiek voltak, ezeket a dolgozatban r´eszletesen bemutatom. Az elm´eleti feladatk´eszlet ki´ert´ekel´es´ehez a specifik´ aci´ oa ´ltal tartalmazott eddig el´ert legjobb eredm´enyek szolg´ altak o ¨sszehasonl´ıt´ asi alapul. A fejlesztett ´es elemzett 8
G´epek sz´ ama [M] Munk´ ak sz´ ama [J] M˝ uveleti id˝ ok [τk,j ] Viszony´ıt´ asi alap Min˝ os´ıt˝ o jellemz˝ ok
Elm´ eleti k´ eszlet
Ipari feladat
5, 10, 20 20, 50, 100, 200, 500 10 k´eszlet minden g´epmunkasz´ am kombin´ aci´ ohoz Eddig el´ert minimum (szakirodalom) RPD, g´epi
57 40, 227 Val´ os megmunk´ al´ asi id˝ ok Kiindul´ o program a ´tfut´ asi ideje fut´ asi id˝ o
2. t´ abl´ azat. Elm´eleti ´es ipari tesztfeladatk´eszletek param´eterei elj´ ar´ asok a ´ltal el´ert a ´tfut´ asi id˝ o eredm´enyek ´es a k´eszlet a ´ltal tartalmazott eddigi legjobb ´ert´ek alapj´ an ker¨ ul meghat´ aroz´ asra a relat´ıv sz´ azal´ekos elt´er´es min˝ os´ıt˝ o jellemz˝ o (RPD), melyet az 1. egyenlet ismertet. Az ipari feladat eset´eben a kiindul´ asi felrak´ asi program a ´ltal eredm´enyezett a ´tfut´ asi id˝ o k´epezi a relat´ıv sz´ azal´ekos elt´er´es jellemz˝ o sz´ am´ıt´ asi alapj´ at. RP D =
Futtat´ asi eredm´eny − K´eszlet min · 100 K´eszlet min
(1)
A vizsg´ alt feladat NP teljes - polinom id˝ oben nem megoldhat´ o nemdeterminisztikusan polinomi´ alis feladat -, melynek megold´ as´ ara evol´ uci´ os ´es heurisztikus m´ odszerek alkalmasak [7][37]. Olyan elj´ ar´ asokat kerestem a szakirodalomban, amelyek a legpontosabbak, rekonstru´ alhat´ oak ´es implement´ alhat´ oak, tov´ abb´ a a gyakorlatban kivitelezhet˝ oek. Az optim´ al´ asi m´ odszereket az irodalomkutat´ as alapj´ an a state of the art elj´ ar´ asok k¨ oz¨ ul v´ alasztottam ki, ´es fejlesztettem tov´ abb. • Genetikus algoritmus: egyike a legismertebb evol´ uci´ os elj´ ar´ asoknak, rekombin´ aci´ os oper´ atorainak be´ all´ıt´ asi lehet˝ os´ege feladatorient´ alt hangol´ ast tesz lehet˝ ov´e. • NEH heurisztika: az elj´ ar´ as ”r´eginek” mondhat´ o, de bizony´ıtottan ´es ¨ osszehasonl´ıthat´ oan nagyon pontos eredm´enyt ad [21]. • IGA m´ odszer: a NEH elj´ ar´ ashoz hasonl´ oan konstrukt´ıv heurisztika, amely a konstrukt´ıv ´es destrukt´ıv f´ azisai mellett lok´ alis keres´es m˝ uveleti szakaszt is tartalmaz, iterat´ıvan k¨ ozel´ıtve az optim´ alis megold´ ashoz [28]. A kiv´ alasztott optimaliz´ al´ asi m´ odszerek implement´ al´ as´ ara ´es a k´ıs´erleti futtat´ asok v´egrehajt´ as´ ara a termel´esi folyamatok modellez´es´ere ´es id˝ oben dinamikus szimul´ aci´ o9
j´ ara kifejlesztett Plant Simulation programcsomag szolg´ alt.
A szimul´ aci´ os mo-
dell´ep´ıt´es ´es dinamikus szimul´ aci´ o ´es viselked´eselemz´es a legkorszer˝ ubb tervez´esi elj´ ar´ as a termel´estervez´es ter¨ ulet´en. Ebben az esem´enyvez´erelt ´es teljesen objektumorient´ alt k¨ ornyezetben ´ep´ıtettem fel az elm´eleti ´es ipari termel´esi strukt´ ura modellj´et, majd elv´egeztem az optimaliz´ al´ asi elj´ ar´ asok programoz´ asi implement´ aci´ oj´ at. A szimul´ aci´ os futtat´ asok sor´ an r¨ ogz´ıtett eredm´enyek ki´ert´ekel´ese min˝ os´ıtette a kutat´ as sor´ an elemzett megold´ asi elj´ ar´ asokat. A k¨ ovetkez˝ o fejezet ismerteti az u ´j tudom´ anyos eredm´enyeket. A t´ezisek c´ıme vastagon szedett, utal a t´ezis ´ altal ´erintett t´emater¨ uletre ´es az u ´jonnan el´ert eredm´enyekre. A kimondott t´ezisek d˝ olt bet˝ uvel szedve olvashat´ oak, a magyar´ az´ o sz¨ oveg norm´ al bet˝ uvel ker¨ ult szed´esre, egy-egy t´ezishez a ´bra, illetve t´ abl´ azat is tartozhat.
3.
´ tudom´ Uj anyos eredm´ enyek
1 T´ ezis ´ Uj heurisztikus algoritmus fejleszt´ ese ´ es annak szimul´ aci´ os anal´ızise a PFSP feladat megold´ as´ ara. 1.1. t´ ezis. NEH elven alapul´ o u ´j, jav´ıtott heurisztikus algoritmust dolgoztam ki a PFSP feladat megold´ as´ ara, amely a l´etrehozand´ o term´ekfajt´ ak gy´ art´ asi sorrendj´enek meg´ allap´ıt´ asakor figyelembe veszi a term´ekfajt´ ak p´ aronk´enti a ´tfut´ asi idej´enek sorrendet befoly´ asol´ o hat´ asait. Elk´esz´ıtettem a kidolgozott u ´j algoritmus, tov´ abbiakban PNEH, implement´ aci´ oj´ at a Plant Simulation szimul´ aci´ os k¨ ornyezetben, valamint v´egrehajtottam a tesztfeladatokon a saj´ at NEH ´es PNEH eszk¨ oz¨ ok anal´ızis´et. 1.2. t´ ezis. A szimul´ aci´ os elemz´es alapj´ an meg´ allap´ıtottam, hogy az a ´ltalam u ´jonnan fejlesztett PNEH heurisztikus algoritmus alacsony munkasz´ amokkal pontosabb eredm´enyt ad mindegyik vizsg´ alt g´epsz´ amoss´ ag eset´en, mint az irodalom alapj´ an implement´ alt NEH algoritmus. Az els˝ o t´ ezisben megfogalmazott eredm´ enyekhez a k¨ ovetkez˝ o publik´ aci´ ok kapcsol´ odnak: [J2],[J12],[J13],[J14],[J16],[J17],[J18]
10
2 T´ ezis Tervez´ esi szimul´ aci´ os rendszerben u ´ j egys´ eges k¨ ornyezet l´ etrehoz´ asa, amely lehet˝ ov´ e teszi a PFSP u ¨ temez´ esi feladat elt´ er˝ o elveken alapul´ o megold´ o m´ odszereinek o ¨sszehasonl´ıt´ as´ at ´ es az adott feladatp´ eld´ anyhoz legink´ abb ill˝ o megold´ o kiv´ alaszt´ as´ at. 2.1. t´ ezis. Indik´ atorok l´etrehoz´ as´ aval meghat´ aroztam azt a szempontrendszert, amelynek seg´ıts´eg´evel a tervez´esi feladat ´es c´el szerint kiv´ alaszthat´ o a PFSP megold´ as´ ara alkalmazand´ o kedvez˝ o matematikai elj´ ar´ as, valamint szimul´ aci´ os optimaliz´ al´ o eszk¨ oz. A Plant Simulation szimul´ aci´ os szoftver tartalmaz egy igen fejlett be´ep´ıtett genetikus algoritmus elven m˝ uk¨ od˝ o optimaliz´ aci´ os eszk¨ ozt, tov´ abbiakban TGA, amelynek konfigur´ aci´ oj´ ahoz sz´ amos oper´ atorbe´ all´ıt´ asi k´ıs´erletet v´egeztem. A legmegfelel˝ obb eredm´enyt ny´ ujt´ o param´eter k´eszletet alkalmaztam referenciak´ent. A TGA eszk¨ ozt u ´gy tekintettem, mint a jelenleg el´erhet˝ o technol´ ogiai state of the art, a tov´ abbi m´ odszerek teljes´ıtm´eny´et ennek optimaliz´ alt referencia eredm´enyeihez hasonl´ıtottam. Kutat´ asi munk´ am alapj´ an r´ amutattam, hogy a PFSP feladat megold´ as´ ara a legink´ abb alkalmas elj´ ar´ asnak az evol´ uci´ os genetikus algoritmus mellett a NEH ´es az IGA heurisztik´ ak bizonyulnak.
Ezen met´ odusok Plant Simulation-beli psze-
udok´ odj´ at, szimul´ aci´ os k¨ ornyezetbeli implement´ aci´ oj´ at, a futtat´ asi eredm´enyekkel egy¨ utt a disszert´ aci´ o tartalmazza. Az indik´ atorok meg´ allap´ıt´ asakor a pontoss´ ag eset´eben az elm´eleti feladatokon el´ert pontoss´ agi, kor´ abban defini´ alt RPD, ´ert´ekeket hasonl´ıtottam a TGA pontoss´ ag´ ahoz. A 3.,4. t´ abl´ azatban szerepl˝ o sz´ azal´ekos ´ert´ekek az ar´ anysz´ amok a ´tlag´ at mutatj´ ak az elj´ ar´ asok eset´eben. A pontoss´ ag, illetve a sz´ am´ıt´ asi id˝ oig´eny alapj´ an meghat´ arozott indik´ ator eset´eben a pontoss´ ag mellett a TGA algoritmus be´ all´ ashoz sz¨ uks´eges ideje a viszony´ıt´ as alapja. A t´ abl´ azatok szempontrendszert ny´ ujtanak arra, hogy adott feladat megold´ as´ ara melyik algoritmust c´elszer˝ u v´ alasztani. A kis ´es k¨ ozepes m´eret˝ u mint´ ak futtat´ asi eredm´enyeit o ¨sszegzi a 3. t´ abl´ azat. Az eredm´enyek alapj´ an meg´ allap´ıthat´ o, hogy: • a pontoss´ ag els˝ orend˝ us´ege eset´en, az IGA elj´ ar´ as alkalmaz´ asa a c´elszer˝ u, • a sz´ am´ıt´ asi id˝ oig´eny tekintet´eben a NEH elj´ ar´ as aj´ anlott, 11
• mindk´et szempont tekintet´eben az u ´jonnan fejlesztett PNEH elj´ ar´ as kiegyens´ ulyozott teljes´ıtm´enyt ny´ ujt. A fut´ asi id˝ o alapj´ an t¨ ort´en˝ o v´ alaszt´ as az ipari gyakorlatban el˝ ofordul´ o r¨ ovid - sok esetben t´ız perces - id˝ otartam alatti d¨ ont´eshozatal eset´eben kap kiz´ ar´ olagos szerepet. A hosszabb id˝ oig´eny˝ u elj´ ar´ asok pontosabb eredm´enyt ny´ ujtanak, l´etjogosults´ aguk a heti termel´esi programok o ¨ssze´ all´ıt´ as´ aban van. A sz´ am´ıt´ og´epes hardver eszk¨ oz¨ ok fokozatos teljes´ıtm´enyn¨ oveked´ese lehet˝ ov´e teszi a jelenleg hosszabb id˝ oig´eny˝ u megold´ asi elj´ ar´ asok napi szint˝ u alkalmaz´ ass´ a v´ al´ as´ at. Pontoss´ ag (Ind) IGA 27,3 % ´ PNEH 68,7 % Uj NEH 69,4 % TGA 100 %
Fut´ asi id˝ oig´ eny NEH 6,7 % ´ PNEH 20,5 % Uj TGA 100 % IGA 1197 %
3. t´ abl´ azat. A szimul´ aci´ os optimaliz´ al´ o eszk¨ oz¨ oket jellemz˝ o indik´ atorok A 3 t´ abl´ azatban alkalmazott sz´ınjel¨ ol´esek az al´ abbi jelent´essel b´ırnak: • Technol´ ogiai state of the art r´ esze • Saj´ at implement´ alt eszk¨ oz az irodalom alapj´ an • Saj´ at fejleszt´ es˝ u´ es implement´ aci´ oj´ u eszk¨ oz
2.2. t´ ezis. R´eszletes k´ıs´erletek alapj´ an meg´ allap´ıtottam, hogy az a ´ltalam l´etrehozott u ´j heurisztika j´ o kompromisszumot ad a megold´ as min˝ os´ege ´es a sz´ am´ıt´ asig´eny tekintet´eben. Kis m´eret˝ u feladatok eset´eben a tesztk´eszlet alapj´ an meg´ allap´ıtott eredm´enyeket a 4. t´ abl´ azat ismerteti. A feladatok m´eret´ere jellemz˝ o, hogy o ¨t, t´ız, h´ usz g´epb˝ ol ´ all´ o rendszerek mintegy h´ usz k¨ ul¨ onb¨ oz˝ o term´eket gy´ artanak a vizsg´ alt id˝ ointervallumban. A t´ abl´ azat eredm´enyei a pontoss´ agi m´er˝ osz´ amok ´es a sz´ am´ıt´ asi id˝ oig´eny m´er˝ osz´ am¨ osszegeinek a ´tlag´ert´ek´et mutatja, az elemz´es alapj´ an meg´ allap´ıthat´ o, hogy a specifikus feladatok eset´eben a k´et szempont egy¨ uttes figyelembe v´etel´evel az u ´jonnan fejlesztett PNEH elj´ ar´ as biztos´ıtja a legjobb eredm´enyt. Kutat´ asi munk´ am sor´ an kidolgoz´ asra ker¨ ult egy a modellez˝ o szoftveren k´ıv¨ uli optimaliz´ al´ o megold´ as, amely j´ ol defini´ alt feladat eset´eben a termel´es ind´ıt´ asa el˝ otti, illetve zavar eset´en azonnali reakci´ ot tesz lehet˝ ov´e a tervez´es sz´ am´ ara. A k´ıs´erletek 12
Optimaliz´ aci´ os eszk¨ oz ´ PNEH Uj NEH TGA IGA
Pontoss´ ag ´ es fut´ asi id˝ oig´ eny 68 % 71 % 100 % 167 %
4. t´ abl´ azat. Optimaliz´ al´ o elj´ ar´ asok rangsora a kis m´eret˝ u tesztk´eszlet eredm´enyei alapj´ an alapj´ an igazoltam, hogy az optimaliz´ aci´ o ideje ezred r´esz´ere is cs¨ okkenthet˝ o az elj´ ar´ as seg´ıts´eg´evel. Ez a fejleszt´es az implement´ alt elj´ ar´ asok ipari k¨ ornyezetbe t¨ ort´en˝ o beilleszt´es´et gyors´ıthatja meg, jav´ıtva az optimaliz´ aci´ ot ´es az el´ert ´ert´ekeket. A termel˝ o rendszer strukt´ ur´ aj´ aban, valamint a term´ek¨ osszet´etelben bek¨ ovetkez˝ o v´ altoz´ asok eset´eben az elj´ ar´ as tov´ abbi fejleszt´esi munk´ at ig´enyel. A m´ asodik t´ ezisben megfogalmazott eredm´ enyekhez a k¨ ovetkez˝ o publik´ aci´ ok kapcsol´ odnak: [J17],[J18],[J19],[J20],[J21],[J22]
3 T´ ezis Termel´ es¨ utemez´ esi probl´ ema megold´ asa holonikus megk¨ ozel´ıt´ essel L´etrehoztam egy kissz´eri´ as sajtol´ o-gy´ art´ osor elosztott ir´ any´ıt´ as´ u termel´es¨ utemez´esi elv´et, amely az ipari gyakorlatban m˝ uk¨ odve t¨ obbek k¨ oz¨ ott a teljess´eg, ellentmond´ as mentess´eg, deadlock mentess´eg rendszerszint˝ u tulajdons´ agok teljes¨ ul´es´et garant´ alja. A termel´esi feladat egy kissz´eri´ as sajtol´ o-gy´ art´ osort ´erintett, amelynek rendk´ıv¨ ul v´ altozatos technol´ ogiai u ¨zemeltet´esi lehet˝ os´egei a ´lltak a tervez˝ ok rendelkez´es´ere. Az el˝ o´ all´ıtott mintegy harminc k¨ ul¨ onb¨ oz˝ o v´egterm´ek o ¨sszetetts´ege ´es geometriai m´erete is sz´eles sk´ al´ an v´ altozott. A komplexebb o ¨sszet´etel˝ u darabok eset´eben t¨ obb sajtol´ og´ep t´ıpus is szerepet kapott a r´eszt´etelek kialak´ıt´ as´ aban, majd az egyes lemezalkatr´eszek ¨ ossze´ all´ıt´ asa t¨ obb technol´ ogiai l´ep´esben k¨ ovetkezett. A technol´ ogiai sokf´eles´eget jellemzi a tizenn´egy k¨ ul¨ onb¨ oz˝ o technol´ ogia egy¨ uttm˝ uk¨ od´ese a gy´ art´ asi folyamatban. A gy´ art´ asi strukt´ ura finomprogramoz´ as´ anak egyik f˝ o saj´ atoss´ aga, hogy a gy´ artand´ o term´eksk´ al´ ab´ ol az egy heti termel´esi tervet a vev˝ oi ig´enyek alapj´ an kell oly m´ odon kialak´ıtani, hogy az egyes er˝ oforr´ asokon gy´ artand´ o konkr´et term´ekek a technol´ ogiai k¨ ot¨ otts´egek figyelembe v´etel´evel lok´ alis d¨ ont´es alapj´ an ker¨ ulnek meghat´ aroz´ asra. 13
A technol´ ogiai k¨ ul¨ onbs´egek k¨ oz¨ ott szerepelnek t¨ obbutas term´ekek, amelyek egy er˝ oforr´ ast t¨ obbsz¨ or vesznek ig´enybe a technol´ ogiai m˝ uveletek sz´ ama miatt, tov´ abb´ a a sajtol´ asi m˝ uveletsorba elt´er˝ o technol´ ogiai l´ep´es u ¨temez´ese sz¨ uks´eges, melynek elv´egz´es´et k¨ ovet˝ oen az adott term´ek sajtol´ asi m˝ uveletsora folytathat´ o. A holonikus gy´ art´ asi rendszer term´ek, feladat ´es er˝ oforr´ as u ¨gyn¨ okei a 4. a ´br´ an ismertetett ´es a disszert´ aci´ oban r´eszletezett adatok ´es funkci´ ok alkalmaz´ as´ aval hozz´ ak l´etre az egy h´etre vonatkoz´ o gy´ art´ asi finomprogramot f´el m˝ uszak r´eszletess´eggel. A feladat u ¨gyn¨ ok u ¨temez´es funkci´ oja az a ´ltala k´epviselt term´ek k´esz a ´llapot´ u k´eszlet´et ´es a vev˝ oi ig´enyek alakul´ as´ at veszi alapul a k´eszlet lefedetts´eg meghat´ aroz´ as´ ahoz. Az u ¨temez´esi elv a k´eszterm´ekek mennyis´eg´et igyekszik a term´ekenk´ent meghat´ arozott als´ o ´es fels˝ o hat´ ar k¨ oz¨ ott tartani, mik¨ ozben a kapacit´ asok r´ev´en a gy´ art´ asi er˝ oforr´ asok kihaszn´ alts´ ag´ at is igyekszik biztos´ıtani. A nagyobb vev˝ oi kereslettel rendelkez˝ o feladatok el˝ obb ker¨ ulnek gy´ art´ asra, a visszasoroland´ o feladat k´eszletlefedetts´ege a k¨ oztes m˝ uvelet id˝ osz¨ uks´eglete miatt tov´ abb cs¨ okken, ez´ altal j´ o priorit´ assal rendelkezik az er˝ oforr´ as el˝ otti feladatsorban. Az er˝ oforr´ asokhoz ´erkez˝ o feladatok priorit´ asi sorrendje minden tervez´esi intervallumban u ´jra meghat´ aroz´ asra ker¨ ul. Az u ¨temez´es o ¨sszetetts´eg´et n¨ oveli, hogy a kisebb gy´ art´ asi kapacit´ assal rendelkez˝ o term´ekek priorit´ as ´ert´eke is j´ o poz´ıci´ ot k´epes biztos´ıtani az adott feladat sz´ am´ ara, ez´ert sz¨ uks´eges az ¨ osszes gy´ art´ asi feladat v´egrehajt´ as´ anak glob´ alis garant´ al´ asa. Az u ¨temez´esi elv a holonok v´egrehajt´ o eszk¨ ozei, funkci´ oi, ´erz´ekel˝ oi, kommunik´ aci´ os eszk¨ ozei seg´ıts´eg´evel biztos´ıtja az ellentmond´ as mentess´eg, deadlock mentess´eg, robusztuss´ ag rendszertulajdons´ agokat. A tervez˝ o eszk¨ oz 60 nap el˝ orel´ at´ ast biztos´ıt a gy´ art´ astervez´es sz´ am´ ara a term´ekek k´eszletalakul´ as´ ara vonatkoz´ oan, egy´ uttal a lehet˝ os´egek alapj´ an u ¨resj´ aratot is tervez karbantart´ asi, illetve egy´eb c´elokra. A k´eszletbiztons´ ag grafikus megjelen´ıt´ese a k´eszletkorl´ atok betart´ as´ at, az esetlegesen fell´ep˝ o sz˝ uk keresztmetszeteket el˝ ore jelzi, melyek ´ıgy a megfelel˝ o beavatkoz´ assal id˝ oben elker¨ ulhet˝ oek. Az u ¨temez´es glob´ alis biztons´ ag´ at az u ¨temez´esi szab´ alyrendszer, valamint a k´ezi beavatkoz´ asi m´ odok egy¨ utt garant´ alj´ ak. A harmadik t´ ezisben megfogalmazott eredm´ enyekhez a k¨ ovetkez˝ o publik´ aci´ ok kapcsol´ odnak: [J1],[J3],[J4],[J5],[J6],[J7],[J8],[J10]
14
4 T´ ezis Integr´ alt ipari transzport folyamat modellj´ enek l´ etrehoz´ asa L´etrehoztam egy sztochasztikus t´enyez˝ ok a ´ltal befoly´ asolt, adapt´ıv viselked´es˝ u, dinamikus h´ al´ ozatk´ent m˝ uk¨ od˝ o integr´ alt ipari transzport folyamat modellj´et ´es annak konfigur´ aci´ os param´eterk´eszletek ´es lok´ alis d¨ ont´esi szab´ alyrendszerek alapj´ an m˝ uk¨ od˝ o megold´ o eszk¨ oz´et. A vizsg´ alt rendszer meglehet˝ osen o ¨sszetett, a termel´eshez sz¨ uks´eges napi t¨ obb ezer rakat mennyis´eg˝ u a ´ruforgalom k¨ oz´ uti ´es vas´ uti sz´ all´ıt´ oeszk¨ oz¨ ok¨ on ´erkezik a gy´ ar ter¨ ulet´ere. A k´et be´erkez´esi pontr´ ol t¨ ort´enik meg az egyes termel˝ oter¨ uletek anyagell´ at´ asa, amelyet bels˝ o szerelv´enyek k¨ ozlekedtet´es´evel val´ os´ıtanak meg. Sz´ amos sztochasztikus t´enyez˝ o gyakorol hat´ ast a transzport folyamatra. A k¨ oz´ uti ´es vas´ uti j´ arm˝ uvek ´erkez´esi id˝ ok¨ ozei, a besz´ all´ıtott rakom´ anyok mennyis´ege, ¨ osszet´etele, az a ´tv´eteli folyamat egyes m˝ uveleteinek id˝ osz¨ uks´eglete, sz´eriarakt´ ari eszk¨ oz¨ ok rendelkez´esre a ´ll´ asa, g¨ ongy¨ oleg keletkez´es mind a rendszer terhel´esingadoz´ as´ at befoly´ asolj´ ak. A plat´ os kocsikb´ ol o ¨ssze´ all´ıtott szerelv´enyeket vontat´ o j´ arm˝ uvek juttatj´ ak el a c´el´ allom´ asaikra, amelyet minden esetben a rakom´ any hat´ aroz meg. A k¨ oz´ uti, illetve a vas´ uti ´ aru´ atv´eteli ter¨ uletr˝ ol hat gy´ arter¨ ulet ir´ any´ aban t¨ ort´enik anyag´ araml´ as, tov´ abb´ a mindegyik ter¨ uleten az ott keletkezett g¨ ongy¨ oleg elsz´ all´ıt´ as´ at is v´egre kell hajtani. A bels˝ o anyagmozgat´ as gy˝ ur˝ u strukt´ ur´ aj´ u, amelyen kit´er˝ o szakaszok ´es offline a sz´ all´ıt´ okocsik mozg´ as´ at hosszabb, ingadoz´ o id˝ otartamra megszak´ıt´ o - a ´llom´ asok helyezkednek el. A rendszer adapt´ıv viselked´es˝ u, a mindenkori termel´esi feladat anyagsz¨ uks´eglet´et kell ell´ atnia u ´gy, hogy az u ¨zemet t¨ obb o ¨n´ all´ o gy´ ar alkotja. A bels˝ o anyagmozgat´ asi u ´tvonalak egy vizsg´ alt tervez´esi id˝ oszakon bel¨ ul is elt´er˝ oek lehetnek, dinamikusan v´ altoz´ o h´ al´ ozatot alkotnak. Mindek¨ ozben a vontat´ o eszk¨ oz¨ ok sz´ ama korl´ atozott ´es egy´ertelm˝ uen a ´ru´ atv´eteli ter¨ ulethez rendeltek, m´ıg az a ´ltaluk tov´ abb´ıtott plat´ oskocsi szerelv´enyek f¨ uggetlenek a ter¨ uletekt˝ ol. A tervez˝ oeszk¨ oznek t¨ obbek k¨ oz¨ ott az al´ abbi jellemz˝ oket kellett meghat´ arozni tudni: k¨ orj´ aratok rakom´ anyf¨ ugg˝ o vari´ aci´ o elemz´ese; vontat´ ok ciklusideje; plat´ os szerelv´enyek kihaszn´ alts´ aga; plat´ oskocsik el´egs´eges sz´ ama; v´ arakoz´ asi id˝ ok k¨ ul¨ onb¨ oz˝ oa ´llapotokban; 15
w
Alapjellemz˝ ok a ´ru´ atv´ eteli ter¨ uletek w∈W
ηz
Param´ eterek g´ epi er˝ oforr´ asok rendelkez´ esre a ´ll´ asa
Xwi
i
sz´ eriarakt´ ari ter¨ uletek i ∈ I
m
k¨ oz´ uti/vas´ uti besz´ all´ıt´ as ar´ anya
Uiw
j
a ´ruk´ eszlet j ∈ J
vw
a ´ru´ atv´ eteli ter¨ uletekhez rendelt vontat´ ok sz´ ama
k
t
tervez´ esi t∈T
hj
z
folyamatban ´ erintett er˝ oforr´ asok z ∈ Z logisztikai tev´ ekenys´ eg b ∈ B
be´ erkez˝ o sz´ all´ıtm´ anyok homogenit´ asa sz´ eriarakt´ arak alapj´ an a ´ru´ atv´ eteli csoportok sz´ ama fajlagos sz´ all´ıt´ asi k¨ olts´ eg rel´ aci´ onk´ ent a ´ru´ atv´ eteli fajlagos k¨ olts´ eg sz´ eriarakt´ ari a ´tv´ eteli ter¨ uletek kapacit´ asa a ´ru´ atv´ eteli ter¨ uletek kapacit´ asa sz´ eriarakt´ ari folyamatok fajlagos k¨ olts´ egei er˝ oforr´ asok kapacit´ asa vontat´ ok u ¨ resj´ arati k¨ olts´ ege
b
peri´ odus
qzw cwi ϕw ci
cw ρi
cz cvu ¨
V´ altoz´ ok sz´ eriarakt´ ari ter¨ uletekre sz´ all´ıtand´ o ´ arumennyis´ eg sz´ eriarakt´ ari ter¨ uleteken keletkez˝ o elsz´ all´ıtand´ o g¨ ongy¨ oleg mennyis´ ege rendelkez´ esre ´ all´ o/sz¨ uks´ eges vontatott kocsik sz´ ama
5. t´ abl´ azat. A modell a ´ltal figyelembe vett t´enyez˝ ok rendszer viselked´ese v´ altoz´ o terhel´esek mellett pl.: termel´esi volumen, m˝ uszakrendv´ altoz´ asok, sz´ all´ıt´ oeszk¨ oz¨ ok forgalmi megoszl´ asa. A probl´ema megold´ as´ ara a rendszer viselked´es´et h˝ uen lek´epez˝ o modellt dolgoztam ki. A modell seg´ıts´eg´evel a tervez´esi id˝ oszakra ´erv´enyes, az u ¨zemen bel¨ uli gy´ arakat kiszolg´ al´ o bels˝ o anyagmozgat´ asi feladatok hat´ekony ell´ at´ as´ ahoz sz¨ uks´eges eszk¨ oz¨ ok mennyis´ege, azok ir´ any´ıt´ asi strat´egi´ aja, valamint sz´ amos rendszerjellemz˝ o meghat´ arozhat´ o a param´eter tartom´ anyok elemz´es´evel. A param´eter tarom´ anyok ´es korl´ atoz´ o felt´etelek alapj´ an modellkonfigur´ aci´ os k´eszletek kidolgoz´ asa, tov´ abb´ aa rendszerben biztos´ıtott lok´ alis d¨ ont´esi szab´ alyok, mint p´eld´ aul a dinamikus u ´tvonalmeghat´ aroz´ as, megad´ asa sz¨ uks´eges. A modell seg´ıts´eg´evel a k¨ ul¨ onb¨ oz˝ o be´ all´ıt´ asi 16
m´ odok, konfigur´ aci´ os k´eszletek hat´ asa vizsg´ alhat´ o, a terhel´es f¨ uggv´eny´eben a legmegfelel˝ obb param´eter ´es szab´ alykombin´ aci´ o meghat´ arozhat´ o. A negyedik t´ ezisben megfogalmazott eredm´ enyekhez a k¨ ovetkez˝ o publik´ aci´ ok kapcsol´ odnak: [J7],[J9],[J11],[J15]
4.
A kutat´ asb´ ol levonhat´ o k¨ ovetkeztet´ esek
Ipari rendszerek dinamikus vizsg´ alat´ aban a termel´es szimul´ aci´ o kiemelt fontoss´ ag´ u. Az optimaliz´ al´ o eszk¨ oz¨ ok ipari k¨ ornyezetben t¨ ort´en˝ o alkalmaz´ asa az elm´eleti tesztk´eszlet ´es az ipari feladatok eredm´enyeit, a futtat´ asi id˝ oket figyelembe v´eve szimul´ aci´ os eszk¨ oz¨ on bel¨ ul ´es k´ıv¨ ul v´egrehajtott optimaliz´ aci´ oval is megval´ os´ıthat´ o. A kutat´ as a szimul´ aci´ oval t´ amogatott PFSP termel´es optimaliz´ aci´ o megold´ as´ ara szolg´ al´ o elj´ ar´ asok fejleszt´es´en t´ ul feladat ´es c´elorient´ alt eszk¨ ozv´ alaszt´ ast t´ amogat´ o eredm´enyt is l´etrehozott. A kutat´ as eredm´enyei alapj´ an v´egrehajtott optimaliz´ al´ assal el´erhet˝ o kihozatal n¨ oveked´es az ipari gyakorlat visszajelz´ese szerint 2-10 % k¨ oz¨ ott mozog. A kutat´ omunka sz´ am´ ara tov´ abbi fejleszt´esi ter¨ uletet az o ¨sszetett c´elf¨ uggv´eny˝ u termel´esi rendszerek szimul´ aci´ oval t´ amogatott optimaliz´ aci´ oja, valamint az elv´egzett vizsg´ alatok alapj´ an a term´ekfajt´ ank´enti mennyis´egek elj´ ar´ asok teljes´ıt˝ ok´epess´eg´et befoly´ asol´ o hat´ asainak vizsg´ alata jelentheti. A szimul´ aci´ on k´ıv¨ ul v´egrehajtott optimaliz´ aci´ o az el´erhet˝ o eredm´enyjavul´ as ´es j´ oval gyorsabb lefut´ ason t´ ul lehet˝ os´eget nyit a t¨ obbprocesszoros informatikai eszk¨ oz¨ ok kihaszn´ al´ as´ ara.
Hivatkoz´ asok [1] J. V´ ancza L. Monostori A. M´ arkus, T.Kis. A market approach to holonic manufacturing. CIRP Annals - Manufacturing Technology, 45:433–436, 1996. [2] J¨ org Ackermann. Modellierung, planung und gestaltung der logistikstrukturen kompetenzzellenbasierter netze. Wissenschaftliche Schriftenreihe Heft 59, Institut f¨ ur Betriebswissenschaften und Fabriksysteme, September 2007. [3] Knut Alicke. Planung und Betrieb von Logistiknetzwerken. Springer Verlag, 2005. [4] L. Monostori Y. Suginishi A. Pfeiffer Y. Nonaka B. K´ ad´ ar, A. Lengyel. Enhanced control of complex production structures by tight coupling of the digital and the physical worlds. CIRP Annals - Manufacturing Technology, 59:437–440, 2010. [5] Klaus Erlach. Wertstromdesign Der Weg zur schlanken Fabrik. Springer Verlag, 2007. [6] Erd´ elyi Ferenc. A glob´ alis v´ als´ ag n´ eh´ any technol´ ogiai vonatkoz´ asa. G´ epgy´ art´ as, 3:13–21, 2009. [7] J. Johnson D. S. Sethi R. Garey, M. The complexity of flowshop and jobshop scheduling. Mathematics of Operations Research, 1(2):117–129, 1976.
17
[8] G. Ioannou G.I. Zobolas, C.D. Tarantilis. Minimizing makespan in permutation flow shop scheduling problems using a hybrid metaheuristic algorithm. Computers Operations Research, (36.):1249–1267, 2009. [9] J.N. Gupta. A functional heuristic algorithm fot the flowshop scheduling problem. Operational Research Quarterly, 22:39–47, 1971. [10] Paul Valckenaers Luc Bongaerts Patrick Peeters Hendrik Van Brussel, Jo Wyns. Reference architecture for holonic manufacturing systems: Prosa. Computers in Industry, 37:255–274, 1998. [11] C. Potts I. Osman. Simulated annealing for permutation flow-shop scheduling. OMEGA, The International Journal of Management Science, 17:551–557, 1989. [12] Xavier Tort-Martorell Imma Ribas, Ramon Companys. Comparing three-step heuristics for the permutation flow shop problem. Computers Operations Research, 37:2062–2070, 2010. [13] A. M´ arkus J. V´ ancza. An agent model for incentive-based production scheduling. Computers in Industry, 43:173–187, 2000. [14] J´ osvai J´ anos. Untersuchung von schwingungseffekten in produktionssystemen mit hilfe kontrolltheoretischer methoden. Master’s thesis, Technische Universit¨ at Karlsruhe, 2004. [15] S. Johnson. Optimal two- and three-stage production schedule with setup times included. Naval Research Logistics Quarterly 1, page 61, 1954. [16] L. Keviczky. Combined identification and control: Another way. Control Eng. Practice, 4(5):685–698, 1996. [17] Hetth´ essy Jen˝ o-Barta Andr´ as B´ any´ asz Csilla Szab´ alyoz´ astechnika. Universitas Gy˝ or Kht., 2006.
Keviczky
L´ aszl´ o,
Bars
Ruth.
[18] Wolfgang K¨ uhn. Digitale Fabrik, Fabriksimulation f¨ ur Produktionsplaner. Carl Hanser Verlag M¨ unchen Wien, 2006. [19] B. K´ ad´ ar-T. Kis A. Kov´ acs A. Pfeiffer J. V´ ancza L. Monostori, G. Erd˝ os. Digital enterprise solution for integrated production planning and control. Computers in Industry, 61:112– 126, 2010. [20] S. Gundry M. Bonney. Solutions to the constrained flowshop sequencing problem. Operational Research Quarterly, 27:869–883, 1976. [21] E.E. I. Ham M. Nawaz, Jr. Enscore. A heuristic algorithm for the m-machine, n-job, flowshop sequencing problem. OMEGA, The International Journal of Management Science, 11(1):91–95, 1983. [22] Egon M¨ uller Michael Schenk, Sigfried Wirth. Factory Planning Manual, Situation-Driven Production Facility Planning. Springer Verlag, 2010. [23] Peggy N¨ aser. Methode zur entwicklung und kontinuierlichen verbesserung des anlaufmanagements komplexer montagesysteme. Wissenschaftliche Schriftenreihe Heft 56, Institut f¨ ur Betriebswissenschaften und Fabriksysteme, Juni 2007. [24] Armin Scholl Nils Boysen, Malte Fliedner. Assembly line balancing: Which model to use when? International Journal of Production Economics, 111:509–528, 2008. [25] J. V´ ancza P. Egri. Cooperative Planning in the Supply Network - A Multiagent Organization Model. Springer, 2005. [26] Jo Wyns Luc Bongaerts Patric Peeters Paul Valckenaers, Hendrik Van Brussel. Designing holonic manufacturing systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 14:455– 464, 1998. [27] Concepci´ on Maroto Rub´ en Ruiz. A comprehensive review and evaluation of permutation flowshop heuristics. European Journal of Operational Research, (165):479–494, 2005. [28] Thomas St¨ utzle Rub´ en Ruiz. A simple and effective iterated greedy algorithm for the permutation flowshop problem. European Journal of Operational Research, (177):2033–2049, 2007. [29] S. Saghafian S. Reza Hejazi. Flowshop-scheduling problems with makespan criterion: a review. International Journal of Production Research, 43(14):2895–2929, 15 July 2005.
18
[30] Gavriel Salvendy, editor. Handbook of Industrial Engineering. John Wiley and Sons, Inc., third edition edition, 2010. [31] G¨ unther Schuh. Produktionsplanung und -steuerung, Grundlagen, Gestaltung und Konzepte. Springer Verlag, 3. edition, 2006. [32] S. Sahni T. Gonzalez. Flowshop and jobshop schedules: Complexity and approximation. Operation Research, 20:36–52, 1978. [33] E. Taillard. Benchmarks for basic scheduling problems. European Journal of Operational Research, 64:278–285, 1993. [34] Koltai Tam´ as. A termel´ esmenedzsment alapjai. M˝ uegyetemi Kiad´ o, 2003. [35] Mark L. Spearman Wallace J. Hopp. Factory Physics. McGraw Hill, third edition edition, 2008. [36] G¨ unther Schuh Walter Eversheim, editor. Produktion und Management, Betriebsh¨ utte. Springer Verlag, 7. edition, 2010. [37] Hyun Joong Yoon Douglas H. Norrie Weiming Shen, Qi Hao. Applications of agent-based systems in intelligent manufacturing: An updated review. Advanced Engineering Informatics, 20:415–431, 2006.
5.
Saj´ at publik´ aci´ ok jegyz´ eke
[J1] Dr. Kardos K., J´ osvai J., B´ ek´ esi Z.: A gy´ art´ asi folyamat-szimul´ aci´ o alkalmaz´ asa a kissz´ eri´ as termel´ esben gyakorlati p´ elda alapj´ an, A j¨ ov˝ o j´ arm˝ uve, Vol. 3-4., (2006), 46-47. [J2] J´ osvai J.: Gy´ art´ asi folyamatok szimul´ aci´ oja, Tech4Auto Konferencia, Gy˝ or, 2006.11.07. [J3] J´ osvai J., Dr. Kardos K.: Simulation Processes of a Press Line for Short Series Production, microCAD2007, Miskolc, (2007), 93-98. [J4] J´ osvai J.: Simulation and Production Planning, a Special Case in Short Series Production, Eurosim2007 Conference, Ljubljana, (2007) [J5] J´ osvai J.: Gy´ art´ asi folyamatok szimul´ aci´ oja ´ es optimaliz´ al´ asa, XXVII. Konferencia, Magyar Oper´ aci´ okutat´ asi T´ arsas´ ag, Balaton¨ osz¨ od, (2007) [J6] Dr. Kardos K., J´ osvai J.: A gy´ art´ asi folyamat szimul´ aci´ o´ es u ¨temez´ esi algoritmusok alkalmaz´ asa a kissz´ eri´ as termel´ esben gyakorlati p´ elda alapj´ an, M˝ uszaki Szemle, Erd´ elyi Magyar ´ M˝ uszaki Tudom´ anyos T´ arsas´ ag, OGET-2008, Brass´ o, (2008), 187-191. [J7] Dr. Kardos K., J´ osvai J.: Komplexe Untersuchung der Produktions- und Logistikprozessen, Fraunhofer Workshop, Gy˝ or, (2008.09.15-16.) [J8] Dr. Kardos K., J´ osvai J.: Gy´ art´ asi ´ es logisztikai folyamatszimul´ aci´ o v´ allalati alkalmaz´ asai, Tech4Auto Konferencia, Gy˝ or, (2008.09.24-26.) [J9] Dr. Kardos K., J´ osvai J.: Termel´ esi rendszerek sz´ am´ıt´ og´ epes kezel´ ese - gy´ art´ asi ´ es logisztikai folyamatok tervez´ ese szimul´ aci´ os elj´ ar´ assal, Gy´ art´ astrend, Vol. 4., (2008.09), 36-37. [J10] Dr. Kardos K., Horv´ ath G., J´ osvai J., Perger J.: Simulation for development and progress at the Audi Hungaria Ltd., Manufacturing 2008 Konference, MTA SZTAKI - Budapest, (2008) [J11] Dr. Kardos K., J´ osvai J., Perger J.: Planungsmethoden, Anwendungen und Konzeption im Bereich Digitale Fabrik, TBI’ 08, IBF TU Chemnitz, (2008) [J12] J´ osvai J., Dr. Horv´ ath Z., Dr. Kardos K.: Optimisation and Simulation Techniques in the Field of Manufacturing Processes, The Veszpr´ em Optimisation Conference: Advanced Algorithms (VOCAL 2008), University of Pannonia, (2008.12.15-17.), Veszpr´ em [J13] J´ osvai J.: Production Process Modeling and Planning with Simulation Method, Mounting Process Optimisation, The International Conference on Modeling and Applied Simulation, (2009.09.23-25.), Spain. [J14] J´ osvai J.: Entwicklung standardisierter Vorgehensweisen der Fabrikplanung mit Anwendung eines Integrationskonzeptes, Pro Motion 2009, (2009.11.02.), Audi Ingolstadt.
19
[J15] Dr. Kardos K., J´ osvai J.: Termel´ esir´ any´ıt´ as sz´ am´ıt´ og´ epes kezel´ ese, gy´ art´ asi ´ es logisztikai folyamatok tervez´ ese szimul´ aci´ os elj´ ar´ assal, Gy´ art´ astrend, (2009.11.), 23-24. [J16] J´ osvai J.: Methods and Applications in Production Planning using Digital Factory approach, Factory Automation 2010 Konference, (2010.04.15-16.), Kecskem´ et. [J17] J´ osvai J., Perger J.: Digital Factory, Methods and Applications in Audi Hungaria Motor Ltd., Fisita2010 Conference, (2010.05.30-06.04.), Budapest [J18] J´ osvai J., Perger J.: Digit´ alis gy´ ar, m´ odszerek ´ es alkalmaz´ asok termel´ esi k¨ ornyezetben, A j¨ ov˝ o j´ arm˝ uve - Fisita 2010 World Congress, 112-119. [J19] J´ osvai J., Dr. Kardos K.: Integr´ alt termel´ esi rendszerek optimaliz´ al´ asa, a digit´ alis gy´ ar ´ 2010 Konferencia, (2010.04.22-25.), Nagyb´ alkalmaz´ asi lehet˝ os´ egei, OGET anya [J20] Perger J., T´ oth A., J´ osvai J.: Digitale Fabrik bei Audi Ungarn, VW Digitale Fabrik KAK Konferenz, (2010.06.10.), Braunschweig [J21] J´ osvai J., Kardos K.: L¨ osungsmethoden und Techniken der Reihenfolgeplanung in der Serienfertigung unter Anwendung von Simulation, TBI 2011 Konferenz, (2011.11.23-24.), Chemnitz [J22] J´ osvai J.: Proakt´ıv termel´ es¨ utemez´ esi m´ odszerek ´ es ipari alkalmaz´ asaik, Mobilit´ as ´ es K¨ ornyezet Konferencia, Magyar Tudom´ anyos Akad´ emia, (2012.01.23.), Budapest
20
