Customer order scheduling problem to minimize makespan with sequence-dependent setup times

“… Hazır, Günalay & Erel (2008) conducted a comparative study involving four different metaheuristics to minimize average customer order flow time. Recently, de Athayde Prata, Rodrigues & Framinan (2021a) proposed two mixed-integer linear programming models and a fixed variable list algorithm for solving the COSP with sequence-dependent setup time (SDST). Furthermore, they introduced a discrete differential evolution algorithm for the same problem in de Athayde Prata, Rodrigues & Framinan (2021b) .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A bi-criterion sequence-dependent scheduling problem with order deliveries

Xu,

Lin,

et al. 2024

PeerJ Computer Science

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The manufacturing sector faces unprecedented challenges, including intense competition, a surge in product varieties, heightened customization demands, and shorter product life cycles. These challenges underscore the critical need to optimize manufacturing systems. Among the most enduring and complex challenges within this domain is production scheduling. In practical scenarios, setup time is whenever a machine transitions from processing one product to another. Job scheduling with setup times or associated costs has garnered significant attention in both manufacturing and service environments, prompting extensive research efforts. While previous studies on customer order scheduling primarily focused on orders or jobs to be processed across multiple machines, they often overlooked the crucial factor of setup time. This study addresses a sequence-dependent bi-criterion scheduling problem, incorporating order delivery considerations. The primary objective is to minimize the linear combination of the makespan and the sum of weighted completion times of each order. To tackle this intricate challenge, we propose pertinent dominance rules and a lower bound, which are integral components of a branch-and-bound methodology employed to obtain an exact solution. Additionally, we introduce a heuristic approach tailored to the problem’s unique characteristics, along with three refined variants designed to yield high-quality approximate solutions. Subsequently, these three refined approaches serve as seeds to generate three distinct populations or chromosomes, each independently employed in a genetic algorithm to yield a robust approximate solution. Ultimately, we meticulously assess the efficacy of each proposed algorithm through comprehensive simulation trials.

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“…In the last few years, several contributions have presented hybridization of mathematical programming and heuristics to solve production sequencing problems (CROCE; NARAYAN; TADEI, 1996;YING, 2016;PEREZ-GONZALEZ, 2018;RODRIGUES;FRAMINAN, 2021;LIMA, 2020). Another promising research topic is the application of constraint programming approaches for the resolution of production sequencing problems.…”

Section: Variable Search Strategy With Constraint Programmingmentioning

confidence: 99%

Contributions to new variants of the open shop scheduling problem: modeling and solution methods

Abreu¹

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Este trabalho é dedicado à minha mãe Meire Rose, cujo empenho em me educar sempre veio em primeiro lugar. Aqui estão os resultados dos seus esforços. Perdão pelos momentos de ausência. Com muito amor e gratidão, do seu filho, Levi. AGRADECIMENTOSA Deus, que me deu o privilégio e a oportunidade de chegar até aqui.Agradeço à Universidade Federal do Ceará (UFC) pela minha graduação como Engenheiro de Produção Mecânica.Ao meu orientador Nagano, que muito me apoiou durante minha trajetória no doutorado e que, apesar da distância e do período de pandemia, sempre prestou ajuda e orientação em todos os momentos em que estive escrevendo minha tese. Sua criatividade, sua disponibilidade e sua paciência foram essenciais para a conclusão desse trabalho, agradeço também por todas as conversas e orientações sobre os diversos aspectos da vida.Agradeço aos professores do departamento de Engenharia de Produção da UFC, pelo empenho diário na transmissão dos conhecimentos do curso e, em especial, aos professores Albertin, Anselmo, Bruno, Heráclito, Moccellin (in memoriam) e Sergio (in memoriam) pelas orientações concedidas durante todo o período da graduação, pelo incentivo e pela motivação para eu seguir a carreia acadêmica.Aos meus amigos do curso de Engenharia de Produção da UFC, Calixto, Ingrid, Joab, Jônatas e Roniel, e do Programa de Educação Tutorial (PET), meu muito obrigado por tudo. Certamente, com suas divertidas conversas e seus incentivos, me desenvolvi como ser humano, aluno e profissional de Engenharia de Produção.Um agradecimento especial aos membros do laboratório de Otimização em Produção e Logística (OPL) da UFC, Kennedy e Vitor Hugo, pelo auxílio no desenvolvimento de modelos e algoritmos de fundamental importância para o progresso da tese, e aos professores Bruno, Framinan e Tavares por todas as orientações no desenvolvimento dos artigos provenientes desse trabalho.Agradeço a minha mãe, Meire Rose, por moldar o meu caráter de maneira singular e por me apoiar com tamanho afinco ao longo dos meus anos de vida. Sem dúvida alguma, todos os postos que galguei até hoje foram alcançados pelas condições e pela dedicação incondicional propiciadas por ela.Por fim, quero agradecer ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq -831621/1999-0), à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES -001) e à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP -2021/11586-2) por todo o apoio concedido para a realização desse trabalho.

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Customer order scheduling problem to minimize makespan with sequence-dependent setup times

Cited by 10 publications

References 24 publications

Models and algorithms for production planning, scheduling and sequencing problems: A holistic framework and a systematic review

Models and algorithms for production planning, scheduling and sequencing problems: A holistic framework and a systematic review

A bi-criterion sequence-dependent scheduling problem with order deliveries

Contributions to new variants of the open shop scheduling problem: modeling and solution methods

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