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研究生:阮亦群
研究生(外文):Yi-Chun Juan
論文名稱:多目標與限制驅導式零工式生產排程之探討
論文名稱(外文):A Study of Multi-objective and Drum-Buffer-Rope Job Shop Scheduling
指導教授:張炳騰張炳騰引用關係
指導教授(外文):Ping-Teng Chang
學位類別:碩士
校院名稱:東海大學
系所名稱:工業工程與經營資訊學系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:114
中文關鍵詞:限制驅導排程技術零工式生產排程多目標多瓶頸資源穩健排程
外文關鍵詞:Drum-Buffer-RopeJob shop schedulingMulitiple objectivesMultiple-bottleneck resourcesRobust scheduling
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本研究以零工式排程型態為基礎,提出一具混合式遺傳演算法機制的限制驅導排程技術,以質性與量性瓶頸資源需求導向為優先,針對多目標營運策略訴求,求解具穩健性的排程規劃。
由於企業追求多項營運目標,常受限於不同型態的瓶頸資源,管理者因受到多瓶頸資源干擾,而在執行排程規劃時變得困難。然而傳統排程研究多僅對量性瓶頸資源做規劃,忽略如潛在獲利、顧客歷史交易紀錄之類的質性瓶頸資源影響。另外,亦缺乏考量系統可能遭受意外中斷而停擺,造成企業損失之負面影響發生,這類規劃結果不具穩健性,不適用於實際環境。
本研究利用一改良式限制驅導排程方法,針對有限資源進行最大化利用,於企業多目標營運策略下,考量訂單交期達交率、排程製距、瓶頸工作站使用率,並建構合適的緩衝時間長度,保護瓶頸作業穩定產出,同時規劃結果具有彈性、可吸收一定波動異常現象干擾,使其可應用於實務界的限制驅導零工式生產排程系統。
In this research、a scheduling methodology is proposed that Drum-Buffer-Rope with Hybrid Genetic Algorithm. This methodology addresses the utilization of quantitative and qualitative constrained resources and multiple-objectives are concerned. We present a DBR scheduling method with Hybrid Genetic Algorithm to find a robust and flexible schedule (solution).
As a context for solving multi-objective scheduling problems、the job shop model is highly complicated. It is restricted by different types of the constrained resources for enterprises pursuing the business achievements. The scheduling problems become more complex by mulitiple-bottleneck resources disturbed. In tradition、most of the researches however have only concerned the qualitative constrained resources、and ignored the quantitative constrained resources which were included potential profit and historical trade records. Besides、these studies also lack of considering idle condition in production systems when the unexpected events or disruptions occur.
This scheduling method can gain the maximal utilization of constrained resources、construct the appropriate time buffer length、and keep the throughput of bottleneck operations from starvation due to manufacturing fluctuations. The results will be identified to support the effectiveness of DBR scheduling system within a complex manufacturing environment in real factory conditions.
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究假設與範圍 3
1.4 研究方法與步驟 3
1.5 論文架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1 排程問題之描述 5
2.1.2 多目標排程 6
2.2 限制理論與限制驅導排程技術 10
2.2.1 限制理論 10
2.2.2 限制驅導排程技術 13
2.3 穩健排程 16
2.4 遺傳演算法 18
2.4.1 編碼 20
2.4.2 運算子 23
2.4.3 遺傳演算法於排程問題之應用 26
2.5 禁忌搜尋法 28
2.5.1 禁忌搜尋法簡介 28
2.5.2 禁忌搜尋法在排程問題之應用 29
第三章 多目標與限制驅導零工式生產排程架構 30
3.1 零工式生產、多瓶頸資源與多目標模式 31
3.1.1 多瓶頸資源與零工式生產架構 32
3.1.2 質性瓶頸-懲罰函數模式架構 33
3.1.3 量性瓶頸-多目標函數模式架構 36
3.2 限制驅導排程演算法 41
3.2.1 限制驅導排程技術的運作 41
3.2.2 限制驅導排程技術結合遺傳演算法機制的運作架構 46
3.2.3 解碼法則 54
3.2.4 混合式遺傳演算法(HGA) 58
3.3 中斷測試與穩健性 62
3.3.1 中斷測試架構: 62
第四章 系統實證 66
4.1 Job shop排程實證一 66
4.1.1 Job shop排程實證一之求解結果 72
4.1.2 實證一結果探討與分析 76
4.2 Job shop排程實證二 79
4.2.1 Job shop排程實證二之求解結果 85
4.2.2 實證二結果探討與分析 87
4.3 中斷測試與穩健排程 90
4.3.1 中斷測試:機台故障 90
4.3.2 中斷測試:物料短缺 93
4.3.3 中斷測試:緊急插單 95
4.4 質性與量性瓶頸資源之敏度度分析 105
4.5 本章小結 108
第五章 結論與未來研究方向 109
5.1 結論 109
5.2 未來研究方向 110
參考文獻 111

圖目錄
圖2.3 一般遺傳演算法運作流程 18
圖2.4 分支圖 22
圖3.1 多目標限制驅導零工式生產排程規劃架構圖 30
圖3.2 多目標限制適應函數架構圖 32
圖3.3 交期之模糊隸屬函數 38
圖3.4 配合度之模糊隸屬函數 40
圖3.5 修正型DBR架構示意圖 42
圖3.6 緩衝設置架構示意圖 43
圖3.7 總緩衝時間長度示意圖 43
圖3.8 廢墟圖 44
圖3.9 廢墟推平後之甘特圖 44
圖3.10 投料Rope制定之甘特圖 45
圖3.11 投料時程修正後之排程甘特圖 46
圖3.12 限制驅導排程技術DBR結合遺傳演算法GA之架構 47
圖3.13 上半部基因編碼表示 48
圖3.14 下半部基因編碼表示 48
圖3.15 上半部基因初始族群示意圖 49
圖3.16 下半部基因初始族群示意圖 49
圖3.17 上半部基因交配示意圖 53
圖3.18 上半部突變示意圖 54
圖3.19 解碼流程圖 55
圖3.20 混合式遺傳演算法(HGA)運作流程圖 61
圖4.1 瓶頸工作站之排程甘特圖 73
圖4.2 實證一之DBR_GA適應函數值趨勢圖 75
圖4.3 實證一之DBR_HGA適應函數值趨勢圖 76
圖4.4 實證二之DBR_HGA適應函數值趨勢圖 87


表目錄
表2.2 多目標排程文獻整理 8
表2.3 行軍隊伍與生產系統比喻關係表 12
表2.4 限制驅導排程技術文獻整理表 15
表2.5 穩健排程文獻整理表 17
表2.6 遺傳演算法之特性與優缺點歸納表 27
表3.1 隨機指標表 34
表3.2 AHP評估尺度 35
表3.3 各因素之權重制訂 35
表3.4 各方案之評估值 36
表3.5 各方案之加權排序 36
表3.6 各訂單之加權值 50
表3.7 訂單平均基因解碼順序 50
表3.8 加權後差異平方總和之計算 51
表3.9 加權後最大差異平方總和之計算 51
表3.10 各訂單作業之基因 59
表3.11 S1的鄰域 60
表3.12 S2的鄰域 60
表3.13 S3的鄰域 60
表3.14 S4的鄰域 61
表4.1 情境一的訂單資料 66
表4.2 各工作站產能負荷表 67
表4.3 作業分群表 67
表4.4 質性限制之權重值 68
表4.5 實證一的質性限制(一)-訂單利潤 68
表4.6 實證一的質性限制(二)-歷史交易 69
表4.7 實證一的質性限制(三)-市場因素 69
表4.8 實證一的質性限制(四)-潛在訂單 69
表4.9 實證一的質性限制之訂單順序 69
表4.10 量性限制之權重值 70
表4.11 質性與量性限制之權重值 70
表4.12 遺傳演算法(GA)中參數設定值 71
表4.13 DBR_GA與DBR_HGA參數設定值 71
表4.14 實證一的最適排程結果 72
表4.15 實證一的訂單達交結果 73
表4.16 實證一的非瓶頸資源配合度結果 73
表4.17 全部作業解碼順序 74
表4.18 各訂單的作業解碼順序平均與排序 74
表4.19 加權後差異平方總和之計算 75
表4.20 實證一以三種方法求解之資料表 76
表4.21 實證二的訂單資料 79
表4.22 實證二之作業分群資訊 79
表4.23 實證二的質性限制(一)-訂單利潤之權重值 81
表4.24 實證二的質性限制(二)-歷史交易 82
表4.25 實證二的質性限制(三)-市場因素 83
表4.26 實證二的質性限制(四)-潛在訂單 84
表4.27 實證二的質性限制之訂單順序 85
表4.28 實證二之最適排程結果 86
表4.29 實證二以三種方法求解之資料表 87
表4.30 實證一與實證二之故障資訊 90
表4.31 實證一的機器故障中斷測試干擾結果 91
表4.32 實證二的機器故障中斷測試干擾結果 92
表4.33 兩實證問題之物料短缺資訊 93
表4.34 實證一的物料短缺中斷干擾測試結果 94
表4.35 實證二的物料短缺中斷干擾測試結果 95
表4.36 實證一之緊急訂單資訊 96
表4.37 實證一的質性限制(一)-訂單利潤 96
表4.38 實證一的質性限制(二)-歷史交易 96
表4.39 實證一的質性限制(三)-市場因素 97
表4.40 實證一的質性限制(四)-潛在訂單 97
表4.41 實證一的質性限制之訂單順序 97
表4.42 實證二之緊急訂單資訊 98
表4.43 實證二的質性限制(一)-訂單利潤之權重值 98
表4.44 實證二的質性限制(二)-歷史交易 99
表4.45 實證二的質性限制(三)-市場因素 100
表4.46 實證二的質性限制(四)-潛在訂單 101
表4.47 實證二的質性限制之訂單順序 102
表4.48 實證一緊急插單中斷干擾測試結果 103
表4.49 實證二緊急插單中斷干擾測試結果 104
表4.50:實證一以權重組合1之實驗測試結果 105
表4.51:實證二以權重組合1之實驗測試結果 105
表4.52:實證一以權重組合2之實驗測試結果 106
表4.53:實證二以權重組合2之實驗測試結果 106
表4.54:實證一以權重組合3之實驗測試結果 107
表4.55:實證二以權重組合3之實驗測試結果 107
中文部份
[1] 吳鴻輝、李榮貴,限制驅導式現場排程與管理技術,全華科技圖書股份有限公司,民89年。
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英文部分
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