多目標隨機排程最佳化:以台灣汽車零組件製造商為例

Translated title of the thesis: Multi-Objective Stochastic Scheduling Optimization: A Study of Auto Parts Manufacturer in Taiwan
  • 吳 民友

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

汽車零組件製造為一多樣少量製造型態,在生產過程中常遇到?多不確定因素,像是當機等,此種不確定因素的發生將會導致原生產排程變成不可行,在實務上,現場人員多用簡單派工法則進行排程,但排程績效通常略差(例如:較長的完工時間等)且不包含不確定因素,因此本研究將著重在多目標隨機排程,其中包含三個隨機因子,當機、修復時間及整備時間。本研究將發展兩個隨機最佳化技術,其中目標為最小化最大完工時間(Makespan)及總加權提早及延遲時間(Total Weighted Earliness and Tardiness,TWET),以其為目標下發展隨機數學規劃模型及以抽樣為基底之多目標基因演算法(Sampling-based NSGA-II,SNSGA-II),在小規模問題上本研究將會利用隨機數學規劃模型提供最佳解以驗證SNSGA-II的求解品質。最後,本研究將利用台灣汽車零組件製造商進行實證分析,探討瓶頸站高週波熱處理(high-frequency induction hardening)工作站之生產排程,透過實證與公司現行排程方式:最早到期日派工法則(Earliest Due Date,EDD)比較,實證研究結果發現所提出的SNSGA-II演算法於makespan改善至少22%,TWET改善至少1 4%。
Date of Award2016 Jan 19
Original languageChinese
SupervisorChia-Yen Lee (Supervisor)

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多目標隨機排程最佳化:以台灣汽車零組件製造商為例
民友, 吳. (Author). 2016 Jan 19

Student thesis: Master's Thesis