以即時資料為基礎的作業現場製程規劃與彈性管控系統

張彥文

doi:10.6840/cycu201700451

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以即时资料为基础的作业现场制程规划与弹性管控系统

A Field Work Planning and Flexible Control System Based on Real-Time Data

张彦文 , 硕士　　导师：刘士豪　　

繁体中文 DOI： 10.6840/cycu201700451

网实整合系统；生产排程；多重代理人； Cyber-Physical System ； Production Scheduling ； Multi-Agent System

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摘要 │ 参考文献 (40) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The phenomenon of global economic force manufacturing adapt itself to market demand in a more flexible way. However, the current traditional manufacturing industry still arrange production schedule by manpower. In this way, not only hard working but easily causes poor response ability between work site and production manager because information divide. This research expects traditional manufactory planning production schedule by multi-agent technology, which autonomy and coordination can simplify complex scheduling, reduce the time and effort of planning production schedule by production manager also improve the performance in manufacturing. Based on real-time data in site work, multi-agent will coordinate automatically to arrange the production and processing sorting of work orders. Then make process having the benefits of batch production, reduce the dependence on production plan in traditional manufacturing and decline production manager's load.
This research will use the software, Plant Simulation, to be the system simulation, through this software to construct the simulation case factory’s machine status. Then, with three performances indicator, Total completion flowtime, Availability and Tardiness, can assess multi-agent carrying out process automation planning and the control of work site in this research. In the multi-agent mode, we found that it has poor performance on total completion time and availability, but better performance on tardiness.

参考文献 ( 40 ) 〈TOP〉

Asadzadeh, L., & Zamanifar, K. (2010). An agent-based parallel approach for the job shop scheduling problem with genetic algorithms. Mathematical and Computer Modelling, 52(11–12), 1957–1965. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2010.04.019
连结：
Azadeh, A., Negahban, A., & Moghaddam, M. (2012). A hybrid computer simulation-artificial neural network algorithm for optimisation of dispatching rule selection in stochastic job shop scheduling problems. International Journal of Production Research, 50(2), 551–566. https://doi.org/10.1080/00207543.2010.539281
连结：
Chen, M. (2012). Machine-to-Machine Communications: Architectures, Standards and Applications. KSII Transactions on Internet and Information Systems. https://doi.org/10.3837/tiis.2012.02.002
连结：
Elmi, A., Solimanpur, M., Topaloglu, S., & Elmi, A. (2011). A simulated annealing algorithm for the job shop cell scheduling problem with intercellular moves and reentrant parts. Computers & Industrial Engineering, 61(1), 171–178. https://doi.org/10.1016/j.cie.2011.03.007
连结：
Haupt, R. (1989). A survey of priority rule-based scheduling. Operations-Research-Spektrum, 11(1), 3–16. https://doi.org/10.1007/BF01721162
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