技術名稱 考慮多生產資源之動態零工式排程演算法
計畫單位 國立清華大學
計畫主持人 簡禎富
技術簡介
由於消費需求的求新求變與產命生命週期愈來愈短,快速彈性應對顧客需求的少量多樣生產型態將會愈來愈普遍。為了因應少量多樣生產所造成生產資源調度問題與交期不確定性,本技術旨在開發一套彈性零工式生產環境的智慧排程系統,並以表面黏著技術(SMT)產線後段作為應用的產業,同時考慮人力與夾治具等多重副資源於系統中。相對於過去單純根據現場人員的工作經驗來決定工單派工順序,本技術善用演算法有效搜尋最佳解的優勢,在同時考量效率及效度的優勢下生成優良的排程結果。本系統主要有兩大技術性突破成果,分別為考量多重副資源的派工邏輯以及利用改良式基因演算法提升排程的求解速度與效果。
在一般的工廠生產排程系統中,大多數皆只考量工單本身的限制及機台的選用,而在零工式生產環境中,更多了各工單加工途徑、作業員安排及產線資源彈性調度的需求,因此系統在基本的排程功能上,加入了人力選用的限制條件,包括休息時間、日夜換班、單名人力操作複數機台設備且不能同時操作不同工單、以及工單拆批後需盡量連續生產……等,綜合以上多重限制考量,本系統在派工邏輯上也有技術上的突破性成果,能夠有效產出最佳的排程結果,並讓現場的機台作業及人員流暢調度。
在提升系統求解速度方面,我們採用改良式基因演算法來有效尋找最佳解。在初始的染色體編碼及母群體產生階段,本系統基於工單交期等諸多限制及加入隨機情況,細分至操作工序順序層級以生成染色體。而演算法演化的階段則是在一般的基因演算法的基本交配、突變過程中加入量子退火(Quantum Annealing)、模糊控制(Fuzzy Logic Controller)、分群演化等優化機制,在保留染色體菁英性及多樣性的前提下,提高逼近最佳解的機率及縮短執行時間。在求解效果的提升方面,於染色體解碼的階段透過嚴謹的派工邏輯將工單操作順序還原為完整的排程結果,依據工單、機台、人力等限制條件逐步將作業安排至機台及對應的人力。
最終系統將根據排程結果分別生成工單、機台設備、人力共三個面向的資料表格,並產出相關的甘特圖以視覺化呈現排程結果,使用者介面上也配有對應的資料細節與搜尋、篩選等功能,供生管人員與產線管理人員使用。此外,我們亦考量產線變異因素多的特性,開發了重新排程功能,能夠鎖定特定時間點之前的排程狀態,將時間點後的部分重新派工,提供實務上進行彈性決策之參考。
科學突破性
本技術提出導入量子退火機制的混合式基因演算法,提升染色體跳脫局部瓶頸的機率,將演化時間縮短為一般基因演算法的三分之一。此外亦提出其它能夠進一步優化結果並促進演化效率的方法,如生成對環境適應力較佳的初始解,以及針對最佳解進行再優化、動態調整派工順序等多重方案,有效達到總體排程結果的最佳化。
產業應用性
本技術所開發之排程系統可應用於多人工操作站點與同時動態調度多種副資源的零工式生產環境,加上系統化的資料輸入需求,能夠有效並快速的導入各種零售產業的組裝線及客製化需求較高的產線,協助相對無法導入自動化設備的工廠進行有效的生產排程與派工,提供一個邁向智慧製造的優良決策支援系統。
關鍵字 工業3.5 智慧排程 表面黏著技術 組裝線 零工式生產 基因演算法 量子退火法 多重副資源規劃 人力排程 派工邏輯
備註
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  • 盧映宇
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