This paper describes the development of an integrating method for process planning and scheduling activities for block assembly in shipbuilding. A block is composed of several steel plates and steel sections with the predetermined shapes according to the ship design. The parts which constitute the block are manufac- tured by cutting and/or bending operations, which are termed as machining operation in this paper. The machining operation is the first process for block assembly which influences the remaining block assembly processes. Thus process planning and scheduling for machining operation to manufacture parts for block are very important to meet the assembly schedule in the shipyard. An integrating method for process plan- ning and scheduling is developed by introducing the concept of distributed process planning and scheduling composed of initial planning, alternative planning and final planning stages. In initial planning stage, nesting parts information and machining emthods are generated for each steel plate. In alternative plan- ning stage, machine groups are selected and workcenter dispatching information is generated. In final planning stage, cutting sequences are determined. The integrated system is tested by case study. The result shows that the integrated system is more efficient than existing manual planning system.
This paper proposes a case study to treat planning and scheduling in factory of supply chain. In fact, the planning and the scheduling of a factory are not easily solved because of constraints of facility resources, material requirements, allowed planning times, and so on. However many packages are developed by vendors in Advanced Planning and Scheduling(APS) aspects to solve these problems. Therefore, in this paper, we analyze problems of an electronic company and apply the tool, Factory Planner(FP), to solve problems. The FP, which was developed by if technologies, is very popular planning and scheduling tool in the world. Also, the tool is successfully applied to many fields.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-747
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2005
The AEC (Architecture/Engineering/Construction) industry is facing a competitive world after it entered into the 21st century. Due to improper planning and scheduling, the construction projects face severe delays in completion. Most of the present day construction organisations operate in multiple project environments where more than one projects are to be managed simultaneously. But the advantages of planning and scheduling as multiple projects have not been utilized by these organisations. Change in multi-project planning and scheduling is inevitable and often frequent, therefore the traditional planning and scheduling approaches are no more feasible in scheduling multiple construction projects. The traditional scheduling tools like CPM and PERT do not offer any help in scheduling in a resource-constrained environment. This necessitated a detailed study to model the environment realistically and to make the allocation of limited resources flexible and efficient. This paper delineates about the proactive model which will help the project managers for scheduling the multiple construction projects.
Advanced planning and scheduling (APS) refers to a manufacturing management process by which raw materials and production capacity are optimally allocated to meet demand. APS is especially well-suited to environments where simpler planning methods cannot adequately address complex trade-offs between competing priorities. However, most scheduling problems of APS in the real world face both inevitable constraints such as due date, capability, transportation cost, set up cost and available resources. In this survey paper, we address three crucial issues in APS, including basic scheduling model, job-shop scheduling (JSP), assembly line balancing (ALB) model, and integrated scheduling models for manufacturing and logistics. Several evolutionary algorithms which adapt to the problems are surveyed and proposed; some test instances based on the practical problems demonstrate the effectiveness and efficiency of evolutionary approaches.
This study proposes a systems engineering approach for the development of an advanced planning & scheduling (APS) system for a cosmetic case manufacturing factory. The APS system makes production plans and schedules based on the injection process, which consists of 27 plastic injection machines in parallel to control recommended inventory of products. The system uses machine operation/failure information and defective product/work-in-process tracking information to support intelligent scheduling. Furthermore, a genetic algorithm model is applied to handle the complexity of heuristic rules and machine/quality constraints in this process. As a result of the development, the recommended inventory compliance rate is improved by scheduling the 30-day production plan for 15 main products.
This paper focuses on production planning and scheduling problems in an assembly system operating on a make-to-order basis. Due dates are considered as constraints in the problems, that is, tardiness is not allowed. Since the planning problem is a higher-level decision making than the scheduling problem, the scheduling problem is solved using a production plan obtained by solving the planning problem. We suggest heuristic procedures in which aggregated information is used when the production planning problem is solved while more detailed information is used when the scheduling problem is solved. Since a feasible schedule may not be obtained from a production plan, an iterative approach is employed in the two procedures to obtain a solution that is feasible for both the production planning and scheduling problems. Computational tests on randomly generated test problems are done to show the performance of these algorithms, and results are reported.
Process planning and scheduling are traditionally regarded as separate tasks performed sequentially. But if two tasks are performed concurrently, greater performance can be achieved. In this study, we propose new approach to integration of process planning and scheduling. We propose new process planning combinations selection method using simulation based genetic algorithms. Computational experiments show that proposed method yield better performance when compared with existing methods.
In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper,an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model is presented. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.
In order to provide a manufacturing system with efficiency and flexibility to cope with the changes in shop floor status, the integration of process planning and operations scheduling is required. In this paper, an integrated system of process planning and operations scheduling based on the concept of process net model and genetic algorithm is suggested. The process net model includes the alternative process plans. The integrated system is applied for prismatic parts.
Traditionally, the problems of manufacturing technology and manufacturing management have been treated independently. In this research, we endeavor to integrate the process planning and scheduling activities as an attempt to integrate the two realms. To draw up a plan of process planning and scheduling in real manufacturing environment is not an easy task because available time to plan could be limited and the shop status could change frequently. So we propose an architecture of integrated process planing and scheduling problem within the allowed time even if sheep situations change rather frequently. We argue that we can obtain a better and practical scheduling solution by dynamically changing the processing machines and operations as the shop condition changes. The proposed system takes the initial information for alternative machines and operations represented by an AND/OR graph as its input. Other informational inputs to the system are part order and shop statues. The system then generates new process plan and schedules during permitted time. Experimental results show that the proposed scheme provides a viable solution for real world scheduling problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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