بهینه‌سازی مسئله برنامه‌ریزی تولید و زمان‌بندی ارتباط انسان-ربات در شرایط فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی، پردیس کیش، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

2 استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

3 استادیار، پژوهشکده توسعه و برنامه‌ریزی، جهاد دانشگاهی، تبریز، ایران.

10.48308/jimp.2025.236590.1573

چکیده

مقدمه و اهداف: برنامه‌ریزی تولید، زمان‌بندی و توالی، هسته اصلی عملکرد شرکت‌های تولیدی را تشکیل می‌دهد. تقاضاهای جدید و در حال تغییر بازار، تولید را به یک چالش تبدیل می‌کند، زیرا شرکت‌ها باید با استفاده از حداقل منابع ممکن، محصولاتی با کیفیت بالا ارائه کنند و به تقاضاهای غیر قطعی بازار پاسخ دهند. بنابراین نیاز به برنامه‌ریزی، زمان‌بندی و توالی تولید کارآمد به یک حوزه تحقیقاتی بسیار مهم برای شرکت‌ها و محققان در دهه‌های اخیر تبدیل شده است. در این مقاله به مدل‌سازی و حل یک مسئله برنامه‌ریزی تولید و زمان‌بندی ارتباط انسان-ربات در شرایط فازی پرداخته شده است. مدل ارائه شده به دنبال تصمیماتی همچون مقدار بهینه تولید، تخصیص انسان-ربات به تولید محصولات در هر خط، زمان‌بندی پردازش و تولید محصولات می‌باشد. برای دستیابی به تصمیمات یکپارچه برنامه‌ریزی تولید و زمان‌بندی ارتباط انسان-ربات سه تابع هدف بیشینه‌سازی ارزش خالص فعلی، کمینه‌سازی حداکثر زمان اتمام تولید محصولات و کمینه‌سازی مجموع زمان زودکرد و دیرکرد در نظر گرفته شده است.

روش‌ها: از آنجایی که مقدار تقاضا و زمان پردازش به عنوان پارامترهای غیر قطعی در این مسئله مطرح هستند، از روش برنامه‌ریزی فازی بدبینانه برای مواجهه با این پارامترها و برای حل مدل سه هدفه از روش اپسیلون محدودیت، الگوریتم ژنتیک با مرتب‌سازی نامغلوب 2 (NSGA-II)، بهینه‌سازی ازدحام ذرات چندهدفه (MOPSO) و بهینه‌سازی وال چندهدفه (MOWOA) استفاده شده است. از این رو برای حل مسئله در سایز کوچک و تحلیل حساسیت مدل ریاضی از روش اپسیلون محدودیت استفاده شده است و برای حل مسئله دیافته‌ها: تحلیل مدل ریاضی در شرایط عدم قطعیت نشان می‌دهد که با کاهش مقدار حداکثر زمان اتمام تولید محصولات، مقدار ارزش خالص فعلی و همچنین مجموع زمان زودکرد و دیرکرد کاهش یافته است. کنترل مدل با استفاده از روش برنامه‌ریزی فازی و استفاده از نرخ عدم قطعیت نیز نشان می‌دهد که افزایش این پارامتر، منجربه کاهش ارزش خالص فعلی و افزایش حداکثر زمان اتمام تولید محصولات شده است. با تحلیل مثال‌های عددی مختلف در اندازه‌های مختلف نیز مشاهده می‌گردد که کیفیت جواب‌های تولید شده توسط الگوریتم‌های MOWOA، NSGA-II و MOPSO بالاتر از روش اپسیلون محدودیت می‌باشد. به طوری که در بین این الگوریتم‌ها، MOWOA بیشترین تعداد جواب کارا را با کمترین شاخه فاصله متریک و فاصله از نقطه ایده آل کسب کرده است

نتیجه‌گیری: تحلیل‌ها نشان می‌دهد که بیشترین مقدار مجموع زمان زودکرد و دیرکرد زمانی رخ می‌دهد که مقدار نرخ عدم قطعیت برابر با 0.5 باشد. همچنین با انجام تحلیل حساسیت بر روی نرخ بهره بانکی مشاهده گردید که با افزایش 4 درصد در نرخ بهره بانکی، مقدار ارزش خالص فعلی، 15.68 درصد کاهش یافته است. مقدار نرخ بهره بانکی تاثیری بر روش مقدار حداکثر زمان اتمام تولید محصولات و مجموع زمان زودکرد و دیرکرد نداشته است.

تحلیل مثال‌های عددی با اندازه‌های مختلف نیز نشان داد که روش اپسیلون محدودیت توانایی حل مثال‌های عددی با اندازه‌ای بزرگ را نداشته است و کیفیت جواب‌های حاصل از الگوریتم‌های فرا ابتکاری بالاتر از روش دقیق بوده است. همچنین تعداد جوب‌های کارا، بیشترین گسترش و زمان حل در الگوریتم‌های فرا ابتکاری بهتر از روش اپسیلون محدودیت بوده است. در بین الگوریتم‌های فرا ابتکاری نیز MOWOA کارایی مناسب تری نسبت به دیگر روش‌های حل داشته است.ر سایزهای بزرگتر از الگوریتم‌های فرا ابتکاری بهره گرفته شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Optimizing the Problem of Production Planning and Human-Robot Communication Scheduling in Fuzzy Conditions

نویسندگان [English]

  • Meysam Amini 1
  • Ezzatollah Asgharizadeh 2
  • Javid Ghahremani-Nahr 3
1 Ph.D. Student, Department of Industrial Management, Kish Campus, University of Tehran, Tehran, Iran.
2 Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
3 Assistant Professor, Development and Planning Research Institute, Academic Center for Education, Culture and Research, Tabriz, Iran.
چکیده [English]

Introduction: Production planning, scheduling, and sequencing form the core functions of manufacturing companies. The evolving and fluctuating demands of the market have turned production into a challenge, as companies must deliver high-quality products using minimal resources while responding to the uncertain demands of the market. Therefore, the need for efficient production planning, scheduling, and sequencing has become a crucial research area for both companies and researchers in recent decades. This paper addresses the modeling and solution of a production planning and scheduling problem related to human-robot collaboration under fuzzy conditions. The proposed model aims to determine decisions such as the optimal production quantity, human-robot allocation for product manufacturing on each line, processing time, and product production scheduling. To achieve integrated decisions for production planning and scheduling in human-robot collaboration, three objective functions are considered: maximizing the net present value, minimizing the maximum completion time of product manufacturing, and minimizing the total early and tardy times.

Methods: Since the demand quantity and processing time are considered as uncertain parameters in this problem, a pessimistic fuzzy programming approach is used to handle these parameters. To solve the three-objective model, the epsilon-constraint method, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), and Multi-objective Whale Optimization Algorithm (MOWOA) are applied. Thus, for solving the problem for small sizes and sensitivity analysis of the mathematical model, the epsilon-constraint method is used, and for solving larger-sized problems, metaheuristic algorithms are employed.

Results and Discussion: The analysis of the mathematical model under uncertainty reveals that by reducing the maximum completion time of product manufacturing, both the net present value and the total early and tardy times decrease. The model’s control using fuzzy programming and the uncertainty rate also shows that increasing this parameter leads to a reduction in net present value and an increase in the maximum completion time of product manufacturing. Furthermore, the analysis of various numerical examples in different sizes indicates that the solution quality of the algorithms MOWOA, NSGA-II, and MOPSO is superior to the epsilon-constraint method. Among these algorithms, MOWOA achieves the highest number of efficient solutions with the least branch distance metric and distance from the ideal point.

Conclusion: The analyses indicate that the highest total early and tardy times occur when the uncertainty rate is set at 0.5. Additionally, sensitivity analysis of the bank interest rate shows that a 4% increase in the interest rate results in a 15.68% reduction in the net present value. The bank interest rate has no impact on the method of maximum completion time of product manufacturing or the total early and tardy times. The analysis of numerical examples with various sizes also demonstrated that the epsilon-constraint method could not solve larger numerical examples, and the quality of the results obtained from metaheuristic algorithms was superior to the exact method. Moreover, the number of efficient solutions, the widest spread, and the solution time were better in the metaheuristic algorithms than in the epsilon-constraint method. Among the metaheuristic algorithms, MOWOA showed better performance than the other solution methods.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Production Planning؛ Scheduling Human-Robot Communication؛ Uncertainty؛ Meta-Heuristic Algorithms
  • ، Optimization