臺灣博碩士論文加值系統

生產排程（production scheduling）與預防維修（preventive maintenance, PM ）策略，其要旨均在提高生產資源（如加工機台）之利用率。但無論在實際生產環境或理論研究中，均鮮少將二者同時整合考量，而採獨立視之，如先排定預防維修時程，而後再決定排程計畫。如此作法即忽略兩者間的關聯性（interaction ），求得之解自然非最佳策略。其中Cassady 及 Kutanoglu [2002]針對單機台（三個加工件）問題，採實驗設計方式（利用完全搜尋法），證實『整合考量排程及預防維修』策略確實將優於『排程與預防維修獨立視之』策略。在最小化加權總延遲時間之目標下，前者之目標值較後者好30%。
因此本研究將範圍限定於單機問題，假設機台在逐漸累積損耗量至某一程度(threshold)下勢必導致失效，在同時考量排程與預防維修策略下，利用動態規劃法(dynamic programming )，期能同時找出最佳之預防維修策略及加工之排序，而使總延遲時間(total tardiness )最小化。由於主要模式求解不易，故先針對「各物件（job）製程時間相同，到期日不同」之模式進行求解，而後再推廣至「各任務（task）製程時間，到期日均不同」之主要模式。其中此處之任務為包含多個製程時間相等之物件。

Both the purpose of production scheduling and preventive maintenance(PM) are to lift up the availability of machine. The two mentioned above seem to rarely be considered integratedly，but independently no matter in reality environments or theoretic areas. However, we got the idea that there exists a gap between the strategy considering scheduling and PM intergraterly（the optimal strategy）and the strategy considering scheduling and PM independently from the research of Cassady and Kutanoglu.
Hence we pay attention to the research considering a single machine which will get breakdown due to accumulative damage, and hope to find out the integrated production scheduling and PM strategy to minimize the total tardiness of jobs using dynamic programmings.

中文摘要 i
英文摘要 ii
致 謝 iii
目 錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒 論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.1.1 研究背景與動機 1
1.1.2 研究目的 2
1.2 研究流程架構 2
1.2.1 研究範圍與限制 2
1.2.2 研究流程與架構 3
第二章 文獻探討…… 5
2.1 最佳預防維修(置換)策略 5
2.2 單機排程問題 7
2.2.1 確定性排程問題 (任何條件均為已知且確定) 7
2.2.2 隨機性排程問題 8
2.3結合排程問題與預防維修策略 8
2.3.1 將排程問題與預防維修策略獨立視之 8
2.3.2 整合排程問題與預防維修策略，同步考量之 8
第三章 模式建構(一) 製程時間相同，到期日不盡相同 11
3.1 主要問題描述 11
3.2 模式1－在最小化總完工時間目標下，尋求最佳預防維修策略 13
3.2.1 問題概述 13
3.2.2 模式建構 13
3.2.3 最佳解性質 14
3.3模式2－不考慮PM，僅考量機台失效，尋求最佳加工排序 18
3.3.1 問題概述 18
3.3.2 模式建構 18
3.4 模式3－同時考量加工排序及預防維修策略，期使總延遲時間最小化 27
3.4.1 問題概述 27
3.4.2 模式建構 27
3.4.3 最佳解性質探討 29
3.4.3.1 物件之最佳排序與是否實施預防維修作業無關 29
3.4.3.2 最佳預防維修策略 42
3.4.4 數值分析 49
3.4.4.1 數值分析先前作業 49
3.4.4.2 dmin 對於 k* 之影響： 52
3.4.4.3 n 與 dmin 對於 k* 之影響： 59
3.4.4.4 物件個數 n 與到期日對於 k* 之影響： 66
3.4.4.5 T 對於 k* 之影響： 71
3.4.4.6 製程時間 p 對於 k* 之影響： 78
3.4.4.7 其餘系統參數 D，a ，tr 與 tp 對於機台臨界壽命 85
第四章 模式建構(一) 到期日相同，製程時間不盡相同 90
4.1 問題概述 90
4.2 模式建構 91
4.3 最佳解性質探討 91
第五章 模式建構(三)到期日，製程時間不盡相同 97
5.1 問題概述 97
5.2 允許分批交貨且可於任務加工時程內進行PM 98
5.2.1 模式轉換 98
5.2.2 轉換後模式求解 98
5.2.3 範例輔助說明 99
5.3 不允許分批交貨且僅止於任務加工前方可進行PM 102
5.3.1 利用完全搜尋方式尋求最佳解 102
5.3.2 利用5.2節之模式轉換尋求其近似解 104
第六章 結 論 108
6.1 各物件製程時間p 均相等，到期日不盡相同 108
6.2 各物件到期日d 均相等，製程時間不盡相同 109
6.3 各物件到期日，製程時間均不盡相同 109
參考文獻 111
附件(一) 112
附件(二) 123

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