Abstract:

Real world industrial environments frequently face unexpected events that generallydisrupt in-progress production schedules. This contribution presents advances in thedevelopment of a support framework to address the repair-based reactive scheduling of industrial batch plants. When facing an unforeseen event, the framework is capable of capturing the current operational plan and its status. Based on this information, a rescheduling problem specification is developed. Tasks to be rescheduled are identified and, for them, the set of the most suitable rescheduling action types (e.g. shift, reassign, etc.) is specified. For a given specification, many solutions to the problem could exist. Then, the second step of this approach relies on the generation of a constraint programming (CP) model to address the rescheduling problem just specified. To create such model each rescheduling action type is automatically transformed into different constraints. In addition, a search strategy based on domain knowledge can also be developed. Finally, the solution of the CP model and its associated search strategy will render the repaired schedule in which the repair action types that were suggested will be instantiated. A case study of a multiproduct multistage batch plant is presented, where an event of unit failure is considered.

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química; Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química; Argentina

Abstract:

This contribution introduces an efficient constraint programming (CP) model that copes with large-scale scheduling problems in multiproduct multistage batch plants. It addresses several features found in industrial environments, such as topology constraints, forbidden product-equipment assignments, sequence-dependent changeover tasks, dissimilar parallel units at each stage, limiting renewable resources and multiple-batch orders, among other relevant plant characteristics. Moreover, the contribution deals with various inter-stage storage and operational policies. In addition, multiple-batch orders can be handled by defining a campaign operating mode, and lower and upper bounds on the number of batches per campaign can be fixed. The proposed model has been extensively tested by means of several case studies having various problem sizes and characteristics. The results have shown that the model can efficiently solve medium and large-scale problems with multiple constraining features. The approach has also rendered good quality solutions for problems that consider multiple-batch orders under a campaign-based operational policy.

Author affiliation: Novara, Franco Matías. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Abstract:

This contribution presents a novel approach to address the scheduling of resource-constrained flexible manufacturing systems (FMSs). It deals with several critical features that are present in many FMS environments in an integrated way. The proposal consists in a constraint programming (CP) formulation that simultaneously takes into account the following sub-problems: (i) machine loading, (ii) manufacturing activities scheduling, (iii) part routing, (iv) machine buffer scheduling, (v) tool planning and allocation, and (vi) AGV scheduling, considering both the loaded and the empty movements of the device. Before introducing the model, this work points out the problems that might appear when all these issues are not concurrently taken into account. Then, the FMS scheduling model is presented and later assessed through several case-studies. The proposed CP approach has been tested by resorting to problems that consider dissimilar number of parts, operations per part, and tool copies, as well as different AGV speeds. The various examples demonstrate the importance of having an integrated formulation and show the important errors that can occur when critical issues such as AGV empty movements are neglected.

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Abstract:

Mediante la presente propuesta se aborda el problema de la programación detareas de manufactura en ambientes job-shop flexibles, considerando posible la división de lotes de trabajo en sublotes de menor tamaño. Ante un dado problema, el modelo desarrollado permite establecer si es necesaria la división de cada lote, considerando una dada medida de performance y satisfaciendo un conjunto de restricciones. Cuando un lote es dividido en sublotes, la formulación posibilita la obtención del tamaño óptimo de los mismos. La propuesta determina los tiempos de inicio y fin de las operaciones de manufactura que se realizan sobre los sublotes, así como también asigna dichos sublotes a equipos adecuados. Se presenta aquí un modelo mixto entero lineal (MILP), el cual fue puesto a prueba mediante la resolución de distintos casos de estudio, obteniendo buenos resultados en bajos tiempos de CPU.

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina

Abstract:

Este trabajo se ocupa del problema de “scheduling” predictivo de una planta industrial “batch” multiproducto, multietapa con unidades disímiles operando en paralelo en cada etapa. Se presenta un modelo de programación con restricciones (CP) que posibilita abordar de manera eficiente este problema. El mismo permite modelar una amplia variedad de características y limitaciones que están presentes en este tipo de ambiente industrial. Se reportan los resultados correspondientes a varios ejemplos de tamaño mediano que ya han sido abordados en la bibliografía del área. Éstos demuestran que el desempeño computacional del modelo es muy bueno, pues se encuentran soluciones óptimas/subóptimas de muy buena calidad en bajos tiempos de CPU.

Author affiliation: Novara, Franco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentina

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentina

Abstract:

Se aborda el problema de scheduling predictivo en plantas industriales de tipo Job Shop Flexible para el que se ha desarrollado un modelo basado en programación con restricciones (Constraint Programming, CP) que permite obtener una agenda eficiente para un conjunto de partes o Jobs conocido de antemano. El modelo considera las características de este tipo de ambiente industrial: recetas de manufactura específicas para cada Job, unidades multipropósito y disímiles para llevar a cabo cada operación, tiempos de alistamiento de equipos y de disponibilidad inicial de las máquinas, etc. Además, la formulación considera la necesidad de ejecutar tareas de mantenimiento preventivo en cada equipo. El modelo se ha verificado y validado utilizando diferentes ejemplos de tamaño medio disponibles en la bibliografía, hallándose soluciones de muy buena calidad en bajos tiempos de cómputo, lo que permite inferir las bondades del modelo.

Author affiliation: Sirolla, Mauricio Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Abstract:

Industrial environments frequently face disruptive events. This contribution presents a support framework, aimed at addressing the repair-based reactive scheduling problem. It is based on an explicit object-oriented domain representation and a constraint programming (CP) approach. When an unforeseen event occurs, the framework captures the in-progress agenda status, as well as the event effect on it. Based on this information, a rescheduling problem specification is developed. Tasks to be rearranged are recognized and the set of the most suitable rescheduling action types (e.g. shift-jump, reassign, freeze) is identified. Since a given specification may lead to several solutions, the second stage relies on a CP model to address the problem just defined. To create such model, action types are automatically transformed into constraints. Provided that good quality schedules can be reached in low CPU times, alternative solution scenarios focusing on stability and regular performance measures can be posed for each problem.

Author affiliation: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina

Author affiliation: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina