This article provides a review about how uncertainties in increasingly complex production and supply chains should be addressed in scheduling tasks. Uncertainty management will be particularly important in Industry 5.0 solutions that will require the close integration of operators and technical systems. To prepare for these challenging developments, this work reviews the sources of uncertainty and the scheduling algorithms that deal with the different types of models developed to handle the uncertain nature of the elements and the environment of complex technological systems. The paper not only identifies the challenges, but also the main building blocks that can help to manage and reduce uncertainties based on the I4.0 and I5.0 solutions. We hope that this study will serve as a starting point for R&D projects and algorithm developments, which will be needed primarily in the field of multi-agent, multistage and inverse optimizations.
„Egy bútoripari cég gyártásütemezése során fellépő nehézségek döntéstámogatása” című munkánk során bemutatásra kerül egy konkrét bútoripari cég működése és a működése során tapasztalt nehézségek, melyeket valamilyen módon igyekeznek elhárítani, hogy a cég működését ezek ne akadályozzák. Ezek után bemutatásra kerül, hogy milyen módon kívántuk elérni a termeléstervezés támogatásához készített rendszert. Különböző verziók szerint részletezve, hogy aktuálisan milyen célt kívántunk elérni, miközben olyan eredményeket mutatunk, amelyek jól szemléltetik a rendszer fejlődését. Továbbá érintjük a fejlesztés nehézségeit, mely Java nyelven készült el. A rendszer fejlesztése során elért utolsó verzió és az általa készített eredmények is bemutatásra kerülnek. A rendszer alkalmassá vált a bemeneti paraméterek feldolgozása után olyan ütemezési algoritmusok felhasználásával eredményt készíteni, mely a termeléstervezés során fontos döntések meghozatalakor segíthetnek.
The optimization of manufacturing systems is rarely a deterministic task in practice, as uncertainties of various origins often have significant impact on the feasibility or quality of a production plan. The decision making process is often a complex multi-stage mechanism that anticipates and reacts to numerous parameter changes, both internal and external. Such optimization problems and the corresponding approaches are often classified and categorized based on the features of the addressed uncertainties and the desired objective. The goal of this paper is twofold. First, a systematic approach is presented to enumerate the possible optimization problems for a given set of uncertainties and degree of freedom in the planning. This approach is illustrated via a scheduling example that is inspired by literature case studies and focuses on financial objectives with varying demands and prices in the market. Then, selected problem classes identified by the approach are discussed in detail, illustrating and examining the available techniques to tackle them, citing literature studies applying the same or similar approaches.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.