NEW INTELLIGENT TOOLS FOR COMBINED PRODUCTION SCHEDULING AND MAINTENANCE: APPLICATION TO THE CASE OF JOB SHOP
Élaboration de nouveaux outils non conventionnels intelligents pour l’ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance : application au cas d’un job shop
Résumé
Artificial neural network models have been successfully applied to solve a job-shop
scheduling problem (JSSP) known as a Non Polynomial (NP-complete) constraint satisfaction
problem. Our first contribution is an improvement of the Willems and Brandts [WIL94]
algorithm proposed in the literature. It consists in using an optimizing procedure of the initial
value of the starting time. The aim is to speed a Hopfield Neural Network (HNN), and
therefore to reduce the number of searching cycle.
This new heuristic provides several advantages; mainly improves the searching speed of an
optimal or near optimal solution of a deterministic JSSP using HNN and reduce the
makespan. Simulation results of the proposed method have been performed on various
benchmarks and compared with current algorithms such as genetic algorithm, constraint
satisfaction adaptive neural networks, simulated annealing, threshold accepting, floodmethod
and priority rules such that shortest processing time (SPT) to mention but a few.
As the simulation results show, Willems et al. [WIL94] and [WIL95] algorithm combined with
the proposed heuristic method, is efficient with respect to the resolution speed, quality of the
solution, and the reduction of the computation time.
As a second contribution in this work, we have been concerned with a new heuristic based on
a shifting method used to solve an integrated production and preventive maintenance strategy
for a job shop scheduling problem. This shifting new method aims to reduce the makespan
Cmax and the maintenance total cost caused by the advances or the delays of preventive
maintenance tasks. In general, delayed maintenance tasks have a higher cost because they
increase the risk of the breakdowns and generate a stop of production. This proposed method
is based on a set of rules taking into account the job shop scheduling problem constraints and
the maintenance tasks ranges. To underline the effectiveness of the method, some illustrative
benchmarks are provided. The performances of the new algorithm concerns the makespan
Cmax, the free time rate and some other statistics related to the production cost.
Les problèmes d’ordonnancement sont présents dans tous les secteurs de
l’économie car ils présentent une fonction importante en gestion de production. L’objectif de
cette thèse est la résolution du problème d’ordonnancement conjoint de la production et de la
maintenance appliquée au cas de l’atelier de type job shop.
Le problème d’ordonnancement job shop qui traite l’allocation des tâches aux machines tout
en respectant un certain nombre de contraintes à savoir les contraintes de séquencement et
les contraintes de ressources afin de minimiser un critère lié à la production qui est le
Makespan Cmax a été présenté dans ce manuscrit de thèse.
Deux contributions principales ont été proposées à savoir,
Une méthode d’initialisation des dates de début des opérations basée sur un réseau de
neurone type Hopfield a amélioré une métaheuristique déjà proposée dans la littérature par
Willems et al. [WIL94] et [WIL95] pour la résolution du problème d’ordonnancement à
cheminement multiple type job shop. Cette méthode concerne uniquement les problèmes
d’ordonnancement job shop sans tenir compte de l’indisponibilité des machines.
Une nouvelle méthode de décalage des opérations de production et de maintenance afin de
résoudre le problème d’ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance. Il
s’agit d’optimiser deux critères l’un lié à la production le Makespan Cmax et l’autre lié à la
maintenance qui est le coût total de la maintenance CM. Cette méthode se résume dans un
ensemble de règles proposées.
Ces deux contributions ont été validées expérimentalement sur des benchmarks usuels. Des
comparaisons ont été élaborées avec des méthodes proposées dans la littérature.
Mots clés
Computer integrated manufacturing
Hopfield networks
manufacturing automation
manufacturing automation software
manufacturing planning
manufacturing scheduling
optimization methods
production management
resource management
Assignment
Availability
constraints
Maintenance
Optimization
Methods
Scheduling
Domaines
Automatique / Robotique
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