JPH07192051A - Manufacturing schedule preparation device - Google Patents

Manufacturing schedule preparation device

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Publication number
JPH07192051A
JPH07192051A JP33095093A JP33095093A JPH07192051A JP H07192051 A JPH07192051 A JP H07192051A JP 33095093 A JP33095093 A JP 33095093A JP 33095093 A JP33095093 A JP 33095093A JP H07192051 A JPH07192051 A JP H07192051A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
product
processing order
priority
production line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP33095093A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kayako Oomura
佳也子 大村
Toshihiro Umeda
敏弘 梅田
Hirobumi Terada
博文 寺田
Takashi Fukushima
高司 福島
Masami Konishi
正躬 小西
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kobe Steel Ltd
Original Assignee
Kobe Steel Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kobe Steel Ltd filed Critical Kobe Steel Ltd
Priority to JP33095093A priority Critical patent/JPH07192051A/en
Publication of JPH07192051A publication Critical patent/JPH07192051A/en
Pending legal-status Critical Current

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    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
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    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Abstract

PURPOSE:To provide a manufacturing schedule preparation device capable of extracting an important process which is the obstruction of smooth physical distribution and production at the present point of time and deciding an optimum processing order in the process in practical time. CONSTITUTION:This device is constituted of an equipment storage part 1 for storing product information, process information and equipment information in a production line, a tracking data description part 2 for storing the start information of a product, an important process extraction part 3 for extracting the important process of the production line by a prescribed rule by using the respective pieces of information, a simulation part 4 for obtaining the estimated arrival time of the product at the important process by simulating production time until the important process in the production line and a processing order deciding part 5 for deciding the processing order of the product by performing an arithmetic operation for obtaining productivity in the production line by a prescribed arithmetic method by using the estimated arrival time of the product, etc. By the constitution, the important process is extracted and the optimum processing order in the process is decided in the practical time.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は,製造計画作成装置に係
り,特にジョブショップにおける多品種の生産計画に対
して生産効率を向上させるジョブの投入順を自動的に作
成する製造計画作成装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a manufacturing plan creating apparatus, and more particularly to a manufacturing plan creating apparatus for automatically creating a job input sequence for improving production efficiency in a production plan for a wide variety of products in a job shop. It is a thing.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の生産スケジュール技術では,熟練
者が現在の製品の仕掛り状態や装置の稼働状態などを見
ながら経験により作成していた。しかし,生産スケジュ
ールの作成を熟練者に頼る場合は,その熟練度や個性に
より製造効率が変動したり,全ての条件が考慮されてい
ないことがあった。また,スケジュールの作成に多大な
時間と労力を費やしていた。しかも,このようなスケジ
ュールは特定の装置に予想外の負荷がかかったり,半製
品の滞留が発生したり,反対に装置の空き状態が続いた
りして,必ずしも生産効率の良いスケジュールとはなっ
ていなかった。このため,生産計画を自動的に作成する
装置として,製造計画作成装置が提案されている(特開
平2−130678号公報)。この従来の製造計画作成
装置では,製品情報,工程情報及び仕掛り情報から,予
め定められたルールに従ってロット着手順及び導入戦略
を決定する。次に,設備割り当てルールによりジョブに
設備を割り当て,さらに,ディスパッチングルールによ
り滞留ジョブを振り分けるディスパッチングを決定す
る。これらの情報を基に,シミュレーションを行い,そ
の結果を評価手段により段取り替え回数・納期確保率・
平均仕掛り数を7:2:1に重み付けをして評価する。
2. Description of the Related Art In the conventional production schedule technology, a skilled worker creates it by observing the current work-in-process status of the product and the operating status of the apparatus. However, when relying on skilled workers to create a production schedule, manufacturing efficiency may fluctuate depending on the degree of skill and individuality, or all conditions may not be taken into consideration. Also, it took a lot of time and effort to create the schedule. In addition, such a schedule is not always a schedule with good production efficiency because unexpected load is applied to a specific device, semi-finished products are accumulated, or the device remains empty. There wasn't. For this reason, a manufacturing plan preparation device has been proposed as a device for automatically preparing a production plan (Japanese Patent Laid-Open No. 130780/1990). In this conventional manufacturing plan creation apparatus, a lot arrival procedure and an introduction strategy are determined from product information, process information and work-in-process information according to a predetermined rule. Next, the equipment is assigned to the job according to the equipment allocation rule, and the dispatching for allocating the accumulated job is determined according to the dispatching rule. A simulation is performed based on these information, and the results are evaluated by the evaluation means, and the number of setup changes, delivery rate, and
The average number of work in progress is weighted at 7: 2: 1 for evaluation.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】上記したような従来の
製造計画作成装置では,ジョブの着手順序の決定におい
て対象となる注目工程(生産性が最も低いネック工程)
は固定されている。しかし,ジョブが複雑な処理工程を
経る場合は,物流状態により注目工程は時々刻々と変わ
ることがある。このため,上記従来装置では十分な対応
が望めない。また,予め準備された複数のアルゴリズム
の組合せを状況に応じて選択することにより,導入戦略
・着手順序・設備割り当て・ディスパッチングをそれぞ
れ決定しているため,必ずしも最適な生産効率が得られ
ているとはいえない。本発明は,上記事情に鑑みてなさ
れたものであり,その第1の目的は,現時点で円滑な物
流及び生産の障害となっている工程を抽出し,その工程
での最適な処理順序を決定するものである。さらに,第
2の目的は,このようにして決定された処理順序を用い
て生産した場合の生産状況の予測を行うことである。
In the above-described conventional manufacturing plan creating apparatus, a target process (a neck process having the lowest productivity) to be targeted in determining the order of starting jobs.
Is fixed. However, when a job goes through complicated processing steps, the attention step may change from moment to moment depending on the physical distribution. For this reason, the above conventional device cannot be expected to provide sufficient support. In addition, by selecting a combination of multiple algorithms prepared in advance according to the situation, the introduction strategy, the starting order, equipment allocation, and dispatching are determined respectively, so that optimum production efficiency is always obtained. Not really. The present invention has been made in view of the above circumstances, and a first object thereof is to extract a process that is an obstacle to smooth distribution and production at the present time and determine an optimum processing sequence in the process. To do. Further, the second purpose is to predict the production status when the production is performed using the processing order thus determined.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】上記第1の目的を達成す
るために本発明は,生産ラインにおける製品情報,工程
情報及び設備情報を記憶する設備記述手段と,製品の仕
掛り情報を記憶するトラッキングデータ記述手段と,上
記設備記述手段により記憶された製品情報,工程情報及
び設備情報と,上記トラッキングデータ記述手段により
記憶された製品の仕掛り情報とを用いて所定のルールに
より上記生産ラインの重点工程を抽出する重点工程抽出
手段と,上記生産ラインにおける上記重点工程抽出手段
により抽出された重点工程までの生産時刻のシミュレー
ションを行うことにより,上記重点工程への製品の予想
到着時刻を求めるシミュレーション手段と,上記シミュ
レーション手段により求められた製品の予想到着時刻を
用いて所定の演算手法によって上記生産ラインにおける
生産性を求める演算を行うことにより,該製品の処理順
序を決定する処理順序決定手段とを具備した製造計画作
成装置として構成されている。さらに,第2の目的を達
成するために,上記シミュレーション手段が,上記処理
順序決定手段により決定された製品の処理順序を用いて
再びシミュレーションを行うことにより全工程における
製品の仕掛り状態を予測する製造計画作成装置として構
成されている。上記製品情報,工程情報には,生産対象
となっている製品の処理に使われる設備の種類及びそれ
らの設備での標準所要時間を含む。また,設備情報に
は,設備に存在する装置の種類と台数及びそれらの設備
での処理内容や1回に処理できる製品数量を含む。
In order to achieve the first object, the present invention stores equipment description means for storing product information, process information and equipment information in a production line, and product in-process information. The tracking data description means, the product information, the process information and the equipment information stored by the equipment description means, and the product in-process information stored by the tracking data description means are used to determine the production line of the production line according to a predetermined rule. A simulation for obtaining an expected arrival time of a product to the priority process by performing a simulation of the priority process extraction means for extracting the priority process and the production time up to the priority process extracted by the priority process extraction means in the production line. Means and a predetermined calculation using the expected arrival time of the product obtained by the simulation means By performing an operation for obtaining the productivity in the production line by law, and is configured as a manufacturing planning apparatus and a processing order determining means for determining the processing order of the product. Further, in order to achieve the second object, the simulation means performs simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination means to predict the in-process state of the products in all steps. It is configured as a manufacturing plan creation device. The product information and process information include the type of equipment used for processing the product to be produced and the standard time required for those equipment. In addition, the equipment information includes the types and the number of devices existing in the equipment, the processing contents in those equipments, and the quantity of products that can be processed at one time.

【0005】[0005]

【作用】本発明によれば,生産ラインにおける製品情
報,工程情報及び設備情報が設備記述手段により記憶さ
れ,製品の仕掛り情報がトラッキングデータ記述手段に
より記憶される。上記設備記述手段により記憶された製
品情報,工程情報及び設備情報と,上記トラッキングデ
ータ記述手段により記憶された製品の仕掛り情報とを用
いて所定のルールに従って,上記生産ラインの重点工程
が重点工程抽出手段により抽出される。上記生産ライン
における上記重点工程抽出手段により抽出された重点工
程までの生産時刻のシミュレーションを行うことによ
り,上記重点工程への製品の予想到着時刻がシミュレー
ション手段により求められる。上記シミュレーション手
段により求められた製品の予想到着時刻を用いて所定の
演算手法に従って上記生産ラインにおける生産性を求め
る演算を行うことにより,該製品の処理順序が処理順序
決定手段により決定される。このように,現時点で円滑
な物流及び生産の障害となっている重点工程を抽出し,
その工程での最適な処理順序を実用的な時間にて決定す
ることができる。さらに,上記シミュレーション手段
が,上記処理順序決定手段により決定された製品の処理
順序を用いて再びシミュレーションを行うことにより,
全工程における製品の仕掛り状態を予想するものとした
場合,その予測された仕掛り状態から,操業条件の検
討,工場のレイアウト・装置台数の検討などを行うこと
ができるため,装置の幅広い利用ができる。
According to the present invention, the product information, the process information and the facility information in the production line are stored by the facility description means, and the in-process information of the product is stored by the tracking data description means. According to a predetermined rule, the priority process of the production line is the priority process using the product information, the process information and the facility information stored by the facility description means and the product in-process information stored by the tracking data description means. It is extracted by the extraction means. By simulating the production time up to the priority process extracted by the priority process extraction means in the production line, the expected arrival time of the product to the priority process is obtained by the simulation means. The processing order determining means determines the processing order of the products by performing the calculation for obtaining the productivity in the production line according to a predetermined calculation method using the expected arrival time of the product obtained by the simulation means. In this way, prioritized processes that are obstacles to smooth distribution and production at this time are extracted,
The optimum processing order in the process can be determined in a practical time. Further, the simulation means performs simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination means,
When the in-process status of products in all processes is predicted, it is possible to study the operating conditions, the layout of the factory, the number of devices, etc. from the predicted in-process status, so that the equipment can be used widely. You can

【0006】[0006]

【実施例】以下添付図面を参照して,本発明を具体化し
た実施例につき説明し,本発明の理解に供する。尚,以
下の実施例は,本発明を具体化した一例であって,本発
明の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここ
に,図1は本発明の一実施例に係る製造計画作成装置0
の概略構成を示す模式図,図2は製造計画作成装置0の
動作を示す概略フロー図,図3は重点工程抽出ルールの
一例を示す図,図4は重点工程抽出の結果を示す図,図
5は処理順序決定部を用いた場合と,処理順序決定部を
用いなかった場合との処理順序の比較を示す図,図6は
最適化をした場合と,最適化しなかった場合とのシミュ
レーション結果及び各工程の仕掛り数分布の比較を示す
図,図7は生産ラインをモデル化した一例を示す図,図
8は製品情報の一例を示す図表,図9は使用装置情報の
一例を示す図表,図10は仕掛り情報の一例を示す図
表,図11はFIFOによる仕掛り品のスケジュール結
果を示す図,図12は本装置0による仕掛り品のスケジ
ュール結果を示す図,図13は仕掛り情報と工程の優先
順位(全装置が使用可能な場合)を示す図表,図14は
仕掛り情報と工程の優先順位(装置C1が使用不可の場
合)を示す図表,図15はFIFOによる仕掛り品のス
ケジュール結果(装置C1が時刻11:30より使用不
可の場合)を示す図,図16は本装置0による仕掛り品
のスケジュール結果(装置C1が時刻11:30より使
用不可の場合)を示す図である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments embodying the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings for the understanding of the present invention. The following embodiments are examples of embodying the present invention and are not intended to limit the technical scope of the present invention. Here, FIG. 1 shows a manufacturing plan creating apparatus 0 according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic flow chart showing the operation of the manufacturing plan creation device 0, FIG. 3 is a diagram showing an example of a priority process extraction rule, and FIG. 4 is a diagram showing a result of priority process extraction. 5 is a diagram showing the comparison of the processing order between the case where the processing order determining unit is used and the case where the processing order determining unit is not used, and FIG. 6 is the simulation result of the case of optimization and the case of not optimizing. FIG. 7 is a diagram showing a comparison of in-process number distributions in each process, FIG. 7 is a diagram showing an example of modeling a production line, FIG. 8 is a diagram showing an example of product information, and FIG. 9 is a diagram showing an example of device information used. 10 is a table showing an example of work-in-progress information, FIG. 11 is a view showing the result of a work-in-process schedule by the FIFO, FIG. 12 is a diagram showing the result of work-in-process scheduling by the device 0, and FIG. 13 is a work-in-process. Information and process priorities (used by all devices FIG. 14 is a diagram showing work-in-progress information and process priorities (when the device C1 cannot be used), and FIG. 15 is a result of work-in-process scheduling by the FIFO (device C1 is time 11: FIG. 16 is a diagram showing a case in which the device 0 cannot be used), and FIG. 16 is a diagram showing a result of a work-in-process schedule by the device 0 (when the device C1 is not available from 11:30).

【0007】図1に示すごとく,本実施例に係る製造計
画作成装置0は,生産ラインにおける製品情報,工程情
報および設備情報を記憶する設備記述部1(設備記述手
段に相当)と,製品の仕掛り情報を記憶するトラッキン
グデータ記述部2(トラッキングデータ記述手段に相
当)と,設備記述部1により記憶された製品情報,工程
情報及び設備情報と,トラッキングデータ記述部2によ
り記憶された製品の仕掛り情報とを用いて所定のルール
により生産ラインの重点工程を抽出する重点工程抽出部
3(重点工程抽出手段に相当)と,生産ラインにおける
重点工程抽出部3により抽出された重点工程までの生産
時刻のシミュレーションを行うことにより,重点工程で
の製品の予想到着時刻を求めるシミュレーション部4
(シミュレーション手段に相当)と,シミュレーション
部4により求められた製品の予想到着時刻を用いて所定
の演算手法により生産ラインにおける生産性を求める演
算を行うことにより,該製品の処理順序を決定する処理
順序決定部5(処理順序決定手段に相当)とを具備す
る。さらに,シミュレーション部4は,処理順序決定部
5により決定された製品の処理順序を用いて再びシミュ
レーションを行うことにより全工程における製品の仕掛
り状態を予想するものとするものとしてもよい。以下,
本装置0の動作などについて,図2を参照しつつ,ステ
ップS1,S2,…の順に概略説明する。対象とする生
産ラインに関する製品情報,工程情報,設備情報は予め
設備記述部1に登録されている。具体的には,製品情
報,工程情報として,生産対象となっている製品が使う
設備の種類と各設備での標準所要時間とを記述してい
る。また,設備情報としては,設備に存在する装置の種
類と台数,各設備での処理内容,1回に処理できる数量
などを記述している。製品の仕掛り情報及び設備の稼働
状態に関する情報は,本装置0を起動するたびに最新の
データが上位コンピュータ(不図示)から転送され,更
新されるものとする。また,重点工程抽出ルールは上記
所定のルールに相当するが,これは生産管理のノウハウ
を整理してルール化したものであり,予め重点工程抽出
部3に登録されている。
As shown in FIG. 1, a manufacturing plan creating apparatus 0 according to the present embodiment includes an equipment description section 1 (corresponding to equipment description means) for storing product information, process information and equipment information in a production line, and a product description section. A tracking data description section 2 (corresponding to tracking data description means) for storing work-in-progress information, product information, process information and equipment information stored by the equipment description section 1, and a product stored by the tracking data description section 2 Up to the priority process extraction unit 3 (corresponding to the priority process extraction means) that extracts the priority process of the production line by a predetermined rule using the in-process information and the priority process extracted by the priority process extraction unit 3 of the production line. The simulation unit 4 which obtains the expected arrival time of the product in the priority process by simulating the production time
(Corresponding to the simulation means) and the expected arrival time of the product obtained by the simulation unit 4 to perform a calculation for obtaining the productivity in the production line by a predetermined calculation method, thereby determining the processing order of the product. An order determining unit 5 (corresponding to a processing order determining unit). Further, the simulation unit 4 may predict the in-process state of products in all processes by performing simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination unit 5. Less than,
The operation of the apparatus 0 will be briefly described in the order of steps S1, S2, ... With reference to FIG. Product information, process information, and facility information regarding the target production line are registered in the facility description unit 1 in advance. Specifically, as the product information and process information, the type of equipment used by the product to be produced and the standard required time at each equipment are described. As the equipment information, the type and number of devices existing in the equipment, the processing content of each equipment, the quantity that can be processed at one time, and the like are described. The in-process information of the product and the information about the operating state of the equipment are updated every time the apparatus 0 is started, and the latest data is transferred from a higher-level computer (not shown) and updated. Further, the priority process extraction rule corresponds to the above-mentioned predetermined rule, which is a rule in which production management know-how is organized and is registered in advance in the priority process extraction unit 3.

【0008】このような条件下で先ず,スケジュールの
開始時刻における各工程の仕掛り中の半製品の種類と個
数及び仕掛り状態(加工中,待ち状態),これまでの生
産履歴,例えば昨日の処理数などの仕掛り情報であるト
ラッキングデータを上位コンピュータより転送し(S
1),トラッキングデータ記述部2に記憶する(S
2)。次に,重点工程抽出部3にこれらのデータを入力
し,重点工程抽出ルールに従って,作業区分別に重点工
程を決定する(S3)。即ち,初めに重点工程抽出部3
にトラッキングデータ記述部2からトラッキングデータ
が入力され,例えば図3に示すような重点工程抽出ルー
ルに従って各工程の優先度が決定される。この重点工程
抽出ルールは,例えば,次工程の材料ぎれを起こさない
こと,生産能力の劣る設備は生産性が最大になるように
材料供給に配慮すること,仕掛り在庫が多いところは優
先的に処理し,全工程での仕掛り量を平準化することな
どを実現するものである。その重点工程の決定結果を図
4に示す。図中,工程番号n−1の製品の仕掛り数が最
も多く,優先度が最も高いものとなっている。次に,各
装置の負荷状態を調べる。1つの装置を1つの工程が使
用するとは限らないので,対応する工程と各工程での各
仕掛り量とを列挙し,先に決定した工程の優先度を参考
にしつつ装置稼働時間が最大になるように工程毎の処理
量を決定する。シミュレーション部4では,現時刻のト
ラッキングデータを初期値として,先に重点工程抽出部
3によって決定された重点工程までのシミュレーション
を例えば8時間後,16時間後などのように指定された
時間だけ行い,この指定時間後の仕掛り状態を予想する
(S4)。この場合,先に決定した重点工程に到着した
製品(ジョブ)は,その工程より先へはシミュレーショ
ンを進めないで,重点工程の仕掛りとして止めておく。
このようにシミュレーションを重点工程で止めることに
よって,重点工程での処理順序を最適化するための情報
が揃う。
Under these conditions, first, the type and number of semi-finished products in process of each process at the start time of the schedule, the in-process state (processing, waiting state), past production history, for example, yesterday's Tracking data, which is in-process information such as the number of processes, is transferred from the host computer (S
1), stored in the tracking data description unit 2 (S
2). Next, these data are input to the priority process extraction unit 3, and the priority process is determined for each work category according to the priority process extraction rule (S3). That is, first, the priority process extraction unit 3
Tracking data is input from the tracking data description section 2 to determine the priority of each process in accordance with the priority process extraction rule as shown in FIG. 3, for example. This priority process extraction rule, for example, does not cause material interruption in the next process, considers material supply to maximize productivity for equipment with inferior production capacity, and gives priority to places with large in-process inventory. This is achieved by processing and leveling the in-process amount in all processes. The result of determining the priority process is shown in FIG. In the figure, the number of products in process with process number n-1 is the largest and the priority is the highest. Next, check the load status of each device. Since one process does not necessarily use one device, the corresponding process and each in-process amount in each process are listed, and the device operation time is maximized while referring to the priority of the process determined earlier. The processing amount for each process is determined so that The simulation unit 4 uses the tracking data at the current time as an initial value to perform simulation up to the priority process previously determined by the priority process extraction unit 3 for a designated time such as after 8 hours or 16 hours. The in-process state after this designated time is predicted (S4). In this case, the product (job) that has arrived at the previously determined priority process is stopped as a work-in-progress of the priority process without proceeding to the simulation beyond that process.
By stopping the simulation in the priority process, information for optimizing the processing sequence in the priority process is collected.

【0009】処理順序決定部5では,重点工程における
製品の滞留状態,到着予定時刻,納期余裕などから最適
な処理順序を決定する(S5)。ここでは,先のシミュ
レーションによって得られた重点工程における半製品の
滞留状態と,各ジョブの到着予定時刻から最適な処理順
序を実用的な時間内に決定する。この際,上記所定の演
算手法としては,次に定義するような評価関数fを用
い,この評価関数fを最小にするようにジョブの入替え
を行う。 f=α(Σ特急ジョブの待ち時間)+β(Σ納期遅れ)
+γ(処理終了時刻)+η(Σ一般ジョブの待ち時間)
→MIN ただし,α,β,γ,ηで表した各係数は,経験により
得られる値である。このように,ジョブの処理順序を最
適化した場合と,最適化しなかった場合(ジョブ到着順
に処理)との比較結果を図5に示した。図から判るよう
に,最適化された処理順序では,装置MC1,MC2,
…の空時間が少なくなって稼働率が高く,特急ジョブが
前倒しとなって製品の納期遅れが少ない。ところで,処
理する製品の品種の違いにより発生する段取り替え時間
は,同時に最小化されるべきものであるが,この条件は
処理終了時刻を最小化するより既に考慮されている。ま
た,特急ジョブとは特に納期遅れに対するペナルティが
厳しいジョブのことである。これは一般ジョブの待ち時
間を最小化するだけでは十分に反映できないため,別途
項目として設けている。このようにして決定された評価
関数fを最小にするようにジョブの処理順序が決定され
るが,これは現状での最適解であり,作業者が単に経験
により決定した処理順序では思いつかないような良い順
序が選ばれる可能性がある。また,一定の処理シーケン
スに従って,決められた処理順序では,このように同時
に多くの条件を加味することは困難である。ステップS
5で決定された処理順序はそのまま生産に用いることも
できるが,ここでは処理順序の確認と作業の見通しとを
明確にするために,シミュレーションを行う。以上のよ
うに決定された処理順序を用いてシミュレーション部4
により改めてシミュレーションを行い,現時刻から8,
10,16,24時間後などの仕掛り状態を予想する
(S6〜S8)。
The processing order determination unit 5 determines the optimum processing order based on the staying state of the product in the priority process, the estimated arrival time, the delivery margin, etc. (S5). Here, the optimum processing sequence is determined within a practical time from the staying state of the semi-finished products in the priority process obtained by the previous simulation and the estimated arrival time of each job. At this time, as the predetermined calculation method, an evaluation function f as defined below is used, and the jobs are replaced so as to minimize the evaluation function f. f = α (Σ express job waiting time) + β (Σ delivery delay)
+ Γ (processing end time) + η (Σ waiting time for general jobs)
→ MIN However, each coefficient represented by α, β, γ, η is a value obtained by experience. FIG. 5 shows the result of comparison between the case where the job processing order is optimized and the case where the job processing order is not optimized (processed in the order of job arrival). As can be seen from the figure, in the optimized processing order, the devices MC1, MC2,
The vacant time of ... decreases and the operation rate is high. By the way, the setup change time that occurs due to the difference in the types of products to be processed should be minimized at the same time, but this condition has already been taken into consideration rather than minimizing the processing end time. In addition, the express job is a job with a severe penalty especially for late delivery. Since this cannot be reflected sufficiently by minimizing the waiting time for general jobs, it is provided as a separate item. The processing order of the jobs is determined so as to minimize the evaluation function f determined in this way, but this is the optimal solution under the current circumstances, and it seems that the processing order determined by the operator simply cannot be thought of. A good order may be chosen. Further, it is difficult to add many conditions at the same time in a predetermined processing sequence according to a certain processing sequence. Step S
The processing order determined in 5 can be used for production as it is, but here, in order to confirm the processing order and clarify the work prospect, a simulation is performed. The simulation unit 4 uses the processing order determined as described above.
The simulation was performed again by
In-process states such as after 10, 16 and 24 hours are predicted (S6 to S8).

【0010】いま,現時刻のトラッキングデータを初期
値とし,決められた処理順序を用いて,改めてシミュレ
ーションを行い,現時刻から8時間後の仕掛り状態を予
想する。このようにして得られた仕掛り状態の予想分布
は図6に示すようになり,処理順序の評価に利用される
と共に,生産計画と合わせて生産現場への指示ともな
る。図中,縦軸は製品の仕掛り数を,また横軸は工程番
号を示しており,ここでも最適化の効果が明らかに認め
られる。さらに,この結果を見て評価関数fには含まれ
ていないような特別な条件或いは非定常な条件により一
部分の処理順序を変更したいときには,これを変更し,
再度シミュレーション部4によりシミュレーションを行
って,その効果を確かめることができる。あるいは,ま
だ明確な評価関数fの項目が決まっていない場合には,
シミュレーションを繰り返し行うことにより,適切な評
価項目を選ぶことが可能となる。引き続いて本装置0の
動作等の評価を行う。具体的には,図7に示すような生
産ラインのモデルを想定し,このモデルに図8に示すよ
うな種類の製品(品種1,2)が処理される場合に,重
点工程抽出部3,シミュレーション部4,及び処理順序
決定部5がどのように働くかについても併せて説明す
る。ここでは,各工程で使用可能な装置情報は図9に示
すようなものを想定し,初期状態として用いる仕掛り情
報は図10で与えられる。
Now, using the tracking data at the current time as an initial value, a simulation is performed again using the determined processing order, and the in-process state 8 hours after the current time is predicted. The expected distribution of the in-process state thus obtained is as shown in FIG. 6, which is used for the evaluation of the processing sequence, and also serves as an instruction to the production site together with the production plan. In the figure, the vertical axis shows the number of products in process, and the horizontal axis shows the process number, and the effect of optimization is clearly recognized here. Furthermore, when looking at this result and changing the processing order of a part under special conditions or non-stationary conditions not included in the evaluation function f, change this,
The simulation can be performed again by the simulation unit 4 to confirm the effect. Alternatively, when the item of the clear evaluation function f is not decided yet,
By repeating the simulation, it is possible to select appropriate evaluation items. Subsequently, the operation and the like of the device 0 are evaluated. Specifically, assuming a model of the production line as shown in FIG. 7, when the product (type 1, 2) of the type as shown in FIG. 8 is processed in this model, the priority process extraction unit 3, How the simulation unit 4 and the processing order determination unit 5 work will also be described. Here, it is assumed that the apparatus information usable in each process is as shown in FIG. 9, and the in-process information used as the initial state is given in FIG.

【0011】図11は一般的なFIFO(First
In First Out)でスケジュールした場合を
示す。図12は本装置0によるスケジュール結果を示
す。スケジュール作成には,共にシミュレータを用いて
いる。本装置0の重点工程抽出部3では,仕掛り情報か
ら図13に示すような優先順位を決める。ここで,第
1,第5工程は重点工程抽出ルールにより,(仕掛り数
が多く)且つ(次工程の仕掛り数が少ない)ため,高い
優先順位が付されている。先の図11及び図12では,
第1工程の仕掛り品は網かけを施しており,第5工程の
仕掛り品には斜線を施している。処理順序決定部5で
は,FIFOで仮にスケジュールを行った結果から仕掛
り品の各ワークセンタ待ち行列への到着時刻を得て,こ
れを基に改善を行う。例えば,ワークセンタBを使う工
程は品種1,2共に第2,第5工程である。第5工程の
優先順位が高いため,図11に示したFIFOでは,ジ
ョブ1008がワークセンタBの装置B2で時刻12:
10から処理を開始していたのに対し,本装置0では,
図12に示すようにジョブ1014を装置B2で処理す
ることとしてジョブ1008を同じワークセンタBの装
置B3で処理することにしている。その結果,時刻1
1:40から処理を開始できている。ジョブ1008は
第5工程での処理が早く終わることから,さらに次工程
である第7工程での処理開始時間も早くなっている。ま
た,処理順序決定部5では,装置の遊休時間も最小化す
るので,ワークセンタAの装置A1,A2の空き時間を
減少させるため,ワークセンタCの装置C1でジョブ1
012と1011との処理を,ジョブ1010に先行さ
せている。これらの改善時間の合計は100分となる。
さらに,ワークセンタBでは,ジョブ1008と100
9とは同一品種,同一工程であるため,段取り替え回数
が1回少なくできた。これらの処理に伴い,上記ジョブ
1010は第3,第4工程,ジョブ1014は第2工程
での処理開始時間がFIFOに比べて合計80分遅れて
いる。これらのプラスマイナスを合計すると,本装置0
を用いた場合は,一般的なFIFOに比べて,仕掛り品
の滞留時間で20分短縮され,段取り替え回数が1回少
なくなった。
FIG. 11 shows a general FIFO (First)
In First Out). FIG. 12 shows the result of the schedule by the device 0. Both simulators are used to create the schedule. The priority process extraction unit 3 of the present apparatus 0 determines the priority order as shown in FIG. 13 from the in-process information. Here, since the first process and the fifth process are (the number of work in progress is large) and (the number of work in progress of the next process is small) are assigned according to the priority process extraction rule, a high priority is given. In the above FIGS. 11 and 12,
The work in process of the first process is shaded, and the work in process of the fifth process is shaded. The processing order determination unit 5 obtains the arrival time of the work in process at each work center queue from the result of the provisional scheduling by the FIFO, and improves based on this. For example, the processes using the work center B are the second and fifth processes for both products 1 and 2. Since the priority of the fifth process is high, in the FIFO shown in FIG. 11, the job 1008 is executed by the device B2 of the work center B at time 12:
While the process was started from 10, in this device 0,
As shown in FIG. 12, the job 1004 is processed by the device B2, and the job 1008 is processed by the device B3 of the same work center B. As a result, time 1
Processing can be started from 1:40. Since the processing in the fifth step is completed early for the job 1008, the processing start time in the seventh step, which is the next step, is also shortened. Further, the processing order determination unit 5 also minimizes the idle time of the device, and therefore reduces the idle time of the devices A1 and A2 of the work center A.
The processing of 012 and 1011 precedes the job 1010. The total of these improvement times is 100 minutes.
Further, at work center B, jobs 1008 and 100
Since 9 is the same product type and the same process, the number of setup changes could be reduced by one. With these processes, the processing start time of the job 1010 in the third and fourth steps and the job 1014 in the second step is delayed by a total of 80 minutes as compared with the FIFO. If these plus and minus are summed, this device 0
In the case of using, the work-in-process residence time was shortened by 20 minutes and the number of setup changes was reduced by one compared with a general FIFO.

【0012】また,工程の優先順位を状況に応じて替え
なければならない例として,ワークセンタCの装置C1
が故障,あるいはメンテナンス作業のために停止してい
る場合を考える。次工程で,装置C1を使用する工程,
品種1,2の第2工程と,品種2の第5工程とは優先順
位が低くなり,図14に示したようになる。ここで,第
5工程の優先順位が高くなっているのは,品種1の第5
工程の次工程はワークセンタDを使うため,この装置C
1の故障の影響を受けないからである。この場合のFI
FOと,本装置0の各々を用いたスケジュール結果を図
15,図16に示す。従って,本装置0を用いることに
より,FIFOを用いた場合に比べて,仕掛り品の滞留
時間で合計100分短縮され,停止により使用できない
装置C1への待ち行列に入る時間を合計105分遅らす
ことができた。このように,装置の稼働状況や仕掛り品
などにより優先すべき工程を適宜決定し,処理順序決定
部5を用いることにより,FIFOよりもよいスケジュ
ールを作成することができた。以上をまとめると,次の
ことがいえる。この装置0によれば,現時点で円滑な物
流及び生産の障害となっている重点工程を抽出し,その
工程での最適な処理順序を実用的な時間にて決定するこ
とができる。さらに,シミュレーション部4が,処理順
序決定部5により決定された製品の処理順序を用いて再
びシミュレーションを行うことにより,全工程における
製品の仕掛り状態を予想するものとした場合,その予測
された仕掛り状態から,操業条件の検討,工場のレイア
ウト・装置台数の検討などを行うことができるため,装
置の幅広い利用ができる。
Further, as an example in which the order of priority of processes must be changed according to the situation, the device C1 of the work center C is used.
Consider a case where the machine is out of order or has stopped due to maintenance work. In the next step, the step of using the device C1,
The second process of the products 1 and 2 and the fifth process of the product 2 have lower priorities, as shown in FIG. Here, the priority of the fifth process is higher than that of the fifth product type 1.
Since the work center D is used in the next process, the device C
This is because it is not affected by the failure of 1. FI in this case
The schedule results using FO and this device 0 are shown in FIGS. Therefore, by using the present device 0, the staying time of the work in process is shortened by 100 minutes in total, and the time to enter the queue to the unusable device C1 due to the stop is delayed by 105 minutes as compared with the case of using the FIFO. I was able to. As described above, by appropriately determining the process to be prioritized according to the operating status of the apparatus, the work in progress, and the like, and using the processing order determination unit 5, it is possible to create a schedule better than the FIFO. Summarizing the above, the following can be said. According to this apparatus 0, it is possible to extract a priority process that is an obstacle to smooth physical distribution and production at the present time, and determine the optimum processing sequence in that process in a practical time. Further, when the simulation unit 4 predicts the in-process state of the products in all the processes by performing the simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination unit 5, it is predicted. From the work in progress, it is possible to examine the operating conditions, the layout of the factory, the number of devices, etc., so that the devices can be widely used.

【0013】尚,上記実施例では,所定のルールである
重点工程抽出ルールとしては,一定の制約条件を課すよ
うなアルゴリズムを用いているが,実使用に際しては,
ニューラルネットワークなどの他の種類のルールを用い
ても何ら支障はない。尚,上記実施例では,所定の演算
手法として,評価関数fを最小化するようにジョブの入
替えを行っているが,実使用に際しては,評価関数の内
容を替えて逆に最大値をとるようにジョブの入替えを行
ってもよい。また,大規模な生産ラインに対応させる場
合には,例えばシミュレーテッド・アニーリング法など
の最適化手法を用いることによって実用的な時間にて結
果を出すことができる。尚,上記実施例では,重点工程
抽出部3,シミュレーション部4及び処理順序決定部5
は,例えばコンピュータ内部にソフトウエアとして構築
された各過程によって具現化されているが,実使用に際
しては,これらの全部もしくは一部をハードウエア構成
としてもよい。
In the above embodiment, an algorithm that imposes certain constraint conditions is used as the priority process extraction rule which is a predetermined rule, but in actual use,
There is no problem in using other types of rules such as neural networks. In the above embodiment, as a predetermined calculation method, the jobs are replaced so as to minimize the evaluation function f. However, in actual use, the contents of the evaluation function are replaced to take the maximum value. Jobs may be exchanged. Further, when it is applied to a large-scale production line, the result can be obtained in a practical time by using an optimization method such as a simulated annealing method. In the above embodiment, the priority process extraction unit 3, the simulation unit 4, and the processing order determination unit 5 are included.
Is embodied by each process constructed as software in a computer, for example, but in actual use, all or part of these may be configured as a hardware.

【0014】[0014]

【発明の効果】本発明に係る製造計画作成装置は,上記
したように構成されているため,現時点で円滑な物流及
び生産の障害となっている重点工程を抽出し,その工程
での最適な処理順序を実用的な時間にて決定することが
できる。さらに,上記シミュレーション手段が,上記処
理順序決定手段により決定された製品の処理順序を用い
て再びシミュレーションを行うことにより,全工程にお
ける製品の仕掛り状態を予想するものとした場合,その
予測された仕掛り状態から操業条件の検討,工場のレイ
アウト・装置台数の検討,などを行うことができるた
め,装置の幅広い利用ができる。
Since the manufacturing plan creating apparatus according to the present invention is configured as described above, the priority process which is an obstacle to smooth physical distribution and production at the present moment is extracted, and the optimum process in that process is extracted. The processing order can be determined in a practical time. Further, when the simulation means predicts the in-process state of the product in all the processes by performing the simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination means, it is predicted. Since it is possible to study the operating conditions, the layout of the factory, the number of devices, etc. from the state of work in progress, a wide range of equipment can be used.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の一実施例に係る製造計画作成装置0
の概略構成を示す模式図。
FIG. 1 is a manufacturing plan creating apparatus 0 according to an embodiment of the present invention.
FIG.

【図2】 製造計画作成装置0の動作を示す概略フロー
図。
FIG. 2 is a schematic flowchart showing the operation of the manufacturing plan creation device 0.

【図3】 重点工程抽出ルールの一例を示す図。FIG. 3 is a diagram showing an example of a priority process extraction rule.

【図4】 重点工程抽出の結果を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a result of priority process extraction.

【図5】 処理順序決定部を用いた場合と,処理順序決
定部を用いなかった場合との処理順序の比較を示す図。
FIG. 5 is a diagram showing a comparison of processing order between the case where the processing order determining unit is used and the case where the processing order determining unit is not used.

【図6】 最適化をした場合と,最適化しなかった場合
とのシミュレーション結果及び各工程の仕掛り数分布の
比較を示す図。
FIG. 6 is a diagram showing a comparison of simulation results and in-process number distributions in each process, with and without optimization.

【図7】 生産ラインをモデル化した一例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an example of modeling a production line.

【図8】 製品情報の一例を示す図表。FIG. 8 is a chart showing an example of product information.

【図9】 使用装置情報の一例を示す図表。FIG. 9 is a chart showing an example of used device information.

【図10】 仕掛り情報の一例を示す図表。FIG. 10 is a chart showing an example of work-in-progress information.

【図11】 FIFOによる仕掛り品のスケジュール結
果を示す図。
FIG. 11 is a diagram showing a result of a work-in-process schedule by FIFO.

【図12】 本装置0による仕掛り品のスケジュール結
果を示す図。
FIG. 12 is a diagram showing a result of a work-in-process schedule by the present apparatus 0.

【図13】 仕掛り情報と工程の優先順位(全装置が使
用可能な場合)を示す図表。
FIG. 13 is a diagram showing in-process information and process priorities (when all devices can be used).

【図14】 仕掛り情報と工程の優先順位(装置C1が
使用不可の場合)を示す図表。
FIG. 14 is a diagram showing work-in-process information and process priorities (when the device C1 cannot be used).

【図15】 FIFOによる仕掛り品のスケジュール結
果(装置C1が時刻11:30より使用不可の場合)を
示す図。
FIG. 15 is a diagram showing a result of a work-in-process schedule by the FIFO (when the device C1 cannot be used from 11:30).

【図16】 本装置0による仕掛り品のスケジュール結
果(装置C1が時刻11:30より使用不可の場合)を
示す図。
FIG. 16 is a diagram showing a result of a work-in-process schedule by the present device 0 (when the device C1 is unavailable from time 11:30).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

0…製造計画作成装置 1…設備記述部(設備記述手段に相当) 2…トラッキングデータ記述部(トラッキングデータ記
述手段に相当) 3…重点工程抽出部(重点工程抽出手段に相当) 4…シミュレーション部(シミュレーション手段に相
当) 5…処理順序決定部(処理順序決定手段に相当)
0 ... Manufacturing plan creation device 1 ... Equipment description section (corresponding to equipment description means) 2 ... Tracking data description section (corresponding to tracking data description means) 3 ... Focused process extraction section (corresponding to priority process extraction means) 4 ... Simulation section (Corresponding to simulation means) 5 ... Processing order determining unit (corresponding to processing order determining means)

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 福島 高司 兵庫県神戸市西区高塚台1丁目5番5号 株式会社神戸製鋼所神戸総合技術研究所内 (72)発明者 小西 正躬 兵庫県神戸市西区高塚台1丁目5番5号 株式会社神戸製鋼所神戸総合技術研究所内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Takashi Fukushima, inventor 1-5-5 Takatsukadai, Nishi-ku, Kobe-shi, Hyogo Prefecture Kobe Steel Research Institute, Kobe Steel Co., Ltd. (72) Masami Konishi Nishi-ku, Kobe-shi, Hyogo Takatsukadai 1-5-5 Kobe Steel Co., Ltd. Kobe Research Institute

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 生産ラインにおける製品情報,工程情報
及び設備情報を記憶する設備記述手段と,製品の仕掛り
情報を記憶するトラッキングデータ記述手段と,上記設
備記述手段により記憶された製品情報,工程情報及び設
備情報と,上記トラッキングデータ記述手段により記憶
された製品の仕掛り情報とを用いて所定のルールにより
上記生産ラインの重点工程を抽出する重点工程抽出手段
と,上記生産ラインにおける上記重点工程抽出手段によ
り抽出された重点工程までの生産時刻のシミュレーショ
ンを行うことにより,上記重点工程への製品の予想到着
時刻を求めるシミュレーション手段と,上記シミュレー
ション手段により求められた製品の予想到着時刻を用い
て所定の演算手法によって上記生産ラインにおける生産
性を求める演算を行うことにより,該製品の処理順序を
決定する処理順序決定手段とを具備した製造計画作成装
置。
1. A facility description means for storing product information, process information and facility information on a production line, a tracking data description means for storing product in-process information, and product information and processes stored by the facility description means. Priority process extracting means for extracting priority processes of the production line according to a predetermined rule using the information and facility information and the in-process information of the product stored by the tracking data description means, and the priority processes in the production line By using the simulation means for obtaining the expected arrival time of the product to the priority process by simulating the production time until the priority process extracted by the extraction means, and the expected arrival time of the product obtained by the simulation means. Perform the calculation to obtain the productivity in the above production line by the predetermined calculation method. And a processing order determining means for determining the processing order of the product.
【請求項2】 上記シミュレーション手段が,上記処理
順序決定手段により決定された製品の処理順序を用いて
再びシミュレーションを行うことにより全工程における
製品の仕掛り状態を予測する請求項1記載の製造計画作
成装置。
2. The manufacturing plan according to claim 1, wherein the simulation means predicts a work-in-progress state of products in all processes by performing simulation again using the processing order of the products determined by the processing order determination means. Creation device.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008152785A (en) * 2006-12-19 2008-07-03 Palo Alto Research Center Inc Exception handling
JP2011003097A (en) * 2009-06-19 2011-01-06 Ihi Corp Work completion date prediction system
JP2011175356A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Ihi Corp Priority determination device
JP2011175354A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Ihi Corp Priority determination device
JP2017021764A (en) * 2015-04-21 2017-01-26 株式会社神戸製鋼所 Simulation device

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008152785A (en) * 2006-12-19 2008-07-03 Palo Alto Research Center Inc Exception handling
JP2011003097A (en) * 2009-06-19 2011-01-06 Ihi Corp Work completion date prediction system
JP2011175356A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Ihi Corp Priority determination device
JP2011175354A (en) * 2010-02-23 2011-09-08 Ihi Corp Priority determination device
JP2017021764A (en) * 2015-04-21 2017-01-26 株式会社神戸製鋼所 Simulation device

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