A hybrid computer simulation-adaptive neuro-fuzzy inference system algorithm for optimization of dispatching rule selection in job shop scheduling problems under uncertainty

Azadeh, A.; Hosseini, N.; Zadeh, Saeed Abdolhossein; Jalalvand, Fatemeh

doi:10.1007/s00170-015-6795-x

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“…Foram realizadas simulações considerando tempos de setup dependentes da sequência, para examinar os resultados gerados por oito regras de sequenciamento, com objetivo de minimizar o tempo máximo de fluxo. Azadeh et al (2015) em seu estudo utilizaram a simulação para lidar com o sequenciamento flow shop em uma indústria de produtos enlatados, com o objetivo de minimizar o custo total, por meio da abordagem de otimização em redes neurais artificiais. Como resultado, o autor encontrou um conjunto de soluções quase ótimas em um tempo computacional razoável, levando em consideração o tamanho do problema.…”

Section: Simulação Computacional Em Ambientes Flow Shopunclassified

“…De acordo com Watanabe, Ida e Gen (2005), um dos problemas mais difíceis a serem resolvidos pelas empresas de manufatura flexível é aquele em que é necessário identificar a melhor sequência de processamento de tarefas nas máquinas em um ambiente produtivo, de modo que vários objetivos sejam satisfeitos simultaneamente. Nesse cenário, o problema de sequenciamento da produção em ambientes Flow shop tem sido amplamente estudado, exemplos são estudos elaborados por Pinedo (2008), Nagano, Moccellin, Lorena, (2004), Azadeh et al (2015), Neufeld, Gupta, Buscher (2016), dentre outros.…”

unclassified

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Ambiente flow shop em uma linha semi-paralela com estoque intermediário e operação de sincronização ao final das semi-linhas: resultados de um estudo de cenários por meio da simulação computacional

Silva,

Guimarães,

Pavanelli

2023

BJB

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Diante das dificuldades que as empresas enfrentam em um mercado cada vez mais competitivo, a simulação tem sido amplamente utilizada como ferramenta facilitadora para o planejamento e controle dos processos. Neste sentido, este estudo discute os resultados de um modelo que representa uma linha de produtos processados. Esta linha produtiva é constituída por duas semi-linhas que funcionam paralelamente entre si, e ao final delas existe uma operação de montagem a qual chamamos de sincronização. Para avaliação deste ambiente, um modelo é apresentado com o objetivo de analisar, por meio da simulação computacional, o desempenho da linha produtiva. Esta linha é caracterizada por um ambiente flow shop com vistas a minimizar o estoque entre as semi-linhas e a atividade de sincronização em diferentes cenários para o sequenciamento das atividades. Para tal fim, é utilizado o software Arena 15.0 para a realização da simulação, também é utilizado o Input Analyser para as análises estatísticas dos dados. Os indicadores utilizados na validação do modelo são o número total de lotes processados, o número de lotes processados de cada job e a média em estoque. Após a construção e validação do modelo são avaliados quatro cenários alternativos, e as sequências mais eficientes comparadas às utilizadas atualmente são apresentadas, uma vez que os impactos de diferentes intervenções no sistema são considerados como indicadores de desempenho.

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Section: Simulação Computacional Em Ambientes Flow Shopunclassified

unclassified

Ambiente flow shop em uma linha semi-paralela com estoque intermediário e operação de sincronização ao final das semi-linhas: resultados de um estudo de cenários por meio da simulação computacional

Silva,

Guimarães,

Pavanelli

2023

BJB

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“…Another limitation is that the approach lacks some practical assumptions, such as lead time constraints, setup time, and facility failures. Several subsequent studies have tackled the shortcomings of the proposed approach and applied it in other aspects of manufacturing systems [18], [35], [36].…”

Section: A Simulation Of Work Flowmentioning

confidence: 99%

Productivity Improvement Through Multi-Objective Simulation Optimization—A Case Study

AlDurgam

Alghadeer²,

Abdel-Aal

et al. 2019

IEEE Access

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To maximize profitability and meet customers' expectations, assembly plants strive to enhance operations and minimize costs. Using discrete-event system simulation and optimization, this paper investigates different scenarios to enhance operations efficiency and presents a decision support tool to aid operational decision making in an air conditioner assembly plant. Specifically, simulation is used to evaluate the system-wide impact of an optimal sequencing rule at a bottleneck station; in addition, a multi-objective simulation optimization problem is solved to enable manufacturers to evaluate their time/cost tradeoffs. Using actual data from a previous month, the simulation study illustrates possible savings throughout the evaluated alternatives. To sustain the study outcomes, we combine mathematical programming and simulation into an integrated decision support tool. Overall, this study illustrates the benefits of the solution approach to a real-life system.

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“…Thus, a lot of research effort has been made on the selection of dispatching rules with respect to three or four production objectives (Geiger et al, 2006;El-Bouri and Shah, 2006;Azadeh et al, 2012;Mouelhi-Chibani and Pierreval, 2010;Shiue, 2009;Baykasoglu et al, 2010;Scholz-Reiter et al, 2010;Heger et al, 2015;Chen et al, 2012;El-Bouri and Amin, 2015;Lin et al, 2008;Azadeh et al, 2015;Liu and Dong, 1996;Kızıl et al, 2006;Zhong et al, 2014;Shafiq et al, 2010;Joseph and Sridharan, 2011;Kashfi and Javadi, 2015).…”

Section: Model Retrieval and Combination For Dispatching Rule Modelsmentioning

confidence: 99%

A Knowledge-Enriched Computational Model to Support Lifecycle Activities of Computational Models in Smart Manufacturing

Zhang

Roy

2018

Smart and Sustainable Manufacturing Systems

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for serving as my committee members and providing valuable suggestions and comments for this dissertation. A big "thank you" goes to Dr. Bicheng Zhu for all his help in fundamental research problem discussions, encouragement, and suggestions for life. Further thanks go to the lab colleagues and friends, including Omer Yaman, Yunpeng Li, Hang Yin, and Kai Sun, for their good suggestions in my research work. Special thanks go to Dr. Xianrui Wang and Dr. Xu Yan, for their friendship and support across the world. I also want to thank my friends Dr. Jing Wang, Zhengyi Song, and Daiyang Gao for their companionship in graduate school. Finally, I would like to acknowledge the most important persons in my life-my parents Zhijian Zhang and Huiying Jia for their unconditional love. Without their support, I could not overcome all the challenges I faced all these years. v

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A hybrid computer simulation-adaptive neuro-fuzzy inference system algorithm for optimization of dispatching rule selection in job shop scheduling problems under uncertainty

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Ambiente flow shop em uma linha semi-paralela com estoque intermediário e operação de sincronização ao final das semi-linhas: resultados de um estudo de cenários por meio da simulação computacional

Ambiente flow shop em uma linha semi-paralela com estoque intermediário e operação de sincronização ao final das semi-linhas: resultados de um estudo de cenários por meio da simulação computacional

Productivity Improvement Through Multi-Objective Simulation Optimization—A Case Study

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