
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,045 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,290,871 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,135,342 |
مدل برنامه ریزی کمینه سازی زمان سیکل در سلول های تولیدی رباتیک سه ماشین با فرض وجود تعویض ابزار | ||
نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید | ||
مقاله 1، دوره 6، شماره 12، شهریور 1397، صفحه 1-17 اصل مقاله (1.03 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/ier.2017.12669.1578 | ||
نویسندگان | ||
واحد مرادی1؛ مهدی یوسفی نژاد عطاری* 2؛ هیوا فاروقی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی واحد بناب، بناب، ایران | ||
2استادیار گروه مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی واحد بناب، بناب، ایران. | ||
3استادیار گروه مهندسی صنایع، دانشگاه کردستان، ایران. | ||
چکیده | ||
در این مقاله مسئله زمانبندی در سلولهای تولیدی رباتیک سه ماشینه برای تولید قطعات مختلف با فرض وجود تعویض ابزار مورد بررسی قرار گرفته است. در سلول تولیدی رباتیک انعطافپذیر ماشینها از طریق تعویض ابزار میتوانند کلیه عملیات مربوط به تولید قطعات را انجام دهند. از آنجا که مخزن ابزار ماشینها دارای ظرفیت محدود است، لذا برای تولید قطعات مختلف توسط ماشینها، نیاز به تعویض ابزار خواهد بود. مسئلهی اصلی در این مقاله تصمیمگیری در مورد سیاست جابجایی قطعات توسط ربات، ترتیب ورود قطعات به سلول تولیدی رباتیک و همچنین نحوهی تعویض ابزار روی ماشینها برای رسیدن به زمان سیکل بهینه میباشد. از این رو در این مقاله رویکردی جدید برای محاسبه تعداد تعویض ابزار ارائه شده است و مدل برنامهریزی ریاضی کمینهسازی زمان سیکل تولیدی مساله مورد بررسی ارائه شده است. توسط مدل نشان داده شده است که زمان تعویض ابزار را میتوان با مسائل موجود در سلول های تولیدی رباتیک ادغام و فرمولبندی کرد و نتایج حاصل نشان داد که زمان تعویض ابزار و توالی ورود قطعات در انتخاب سیاست حرکتی ربات و زمان تولید تاثیر مستقیم دارد. با استفاده از نرم افزار GAMS مسائل عددی مربوط به مدل ریاضی حل شده و نشان داده شده است که نرم افزار GAMS برای قطعات بیشتر از 8 در زمان معقول به جواب نمیرسد، ولی مسائلی تا 80 قطعه مختلف با استفاده از الگوریتم ژنتیک در زمان معقول به جواب میرسند. همچنین نشان داده شده است که زمان حل توسط الگوریتم ژنتیک کمتر از زمان حل به وسیله GAMS میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
زمانبندی؛ سلول تولیدی رباتیک؛ تعویض ابزار؛ توالی ورود قطعات؛ الگوریتم ژنتیک | ||
مراجع | ||
[1] Shirazi, R., Frizelle, G., (2001). “Minimizing the number of tool switches on a flexible machine: an empirical study”, International Journal of Production Research, 39(15): 3547-3560. [2] Tang, C.S., Denardo, E.V., (1988). “Models arising from a flexible manufacturing machine, part I: minimization of the number of tool switches”, Operations research, 36(5): 767-777. [3] Crama, Y., Oerlemans, A.G., Spieksma, F.C., (1996). “Minimizing the number of tool switches on a flexible machine”, Springer. [4] Privault, C., Finke, G., (1995). “Modelling a tool switching problem on a single NC-machine. Journal of Intelligent Manufacturing”, 6(2): 87-94. [5] Hertz, A., Laporte, G., Mittaz, M., Stecke, K.E., (1998). “Heuristics for minimizing tool switches when scheduling part types on a flexible machine”, IIE transactions, 30(8): 689-694. [6] Al-Fawzan, M., Al-Sultan, K., (2003). “A tabu search based algorithm for minimizing the number of tool switches on a flexible machine”, Computers & industrial engineering, 44(1): 35-47. [7] Akturk, M.S., Ghosh, J.B., Gunes, E.D., (2003). “Scheduling with tool changes to minimize total completion time: a study of heuristics and their performance”, Naval Research Logistics (NRL), 50(1): 15-30. [8] Laporte, G., Salazar-Gonzalez, J.J., Semet, F., (2004). “Exact algorithms for the job sequencing and tool switching problem”, IIE transactions, 36(1): 37-45. [9] Zhou, B.H., Xi, L.F., Cao, Y.S., (2005). “A beam-search-based algorithm for the tool switching problem on a flexible machine”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 25(9-10): 876-882. [10] Crama, Y., Moonen, L.S., Spieksma, F.C., Talloen, E., (2007). “The tool switching problem revisited”, European Journal of Operational Research, 182(2): 952-957. [11] Konak, A., Kulturel-Konak, S., Azizoğlu, M., (2008). “Minimizing the number of tool switching instants in Flexible Manufacturing Systems”, International Journal of Production Economics, 116(2): 298-307. [12] Yanasse, H.H., Rodrigues, R.d.C.M., Senne, E.L.F., (2009). “An enumeration algorithm based on partial ordering to solve the minimization of tool switches problem”, Gestão & Produção, 16(3): 370-381. [13] Amaya, J.E., Cotta, C., Fernández-Leiva, A.J., (2012). “Solving the tool switching problem with memetic algorithms, Artificial Intelligence for Engineering Design”, Analysis and Manufacturing, 26(02): 221-235. [14] Catanzaro, D., Gouveia, L., Labbé, M., (2015). “Improved integer linear programming formulations for the job Sequencing and tool Switching Problem”, European Journal of Operational Research, 244(3): 766-777. [15] Chaves, A., Lorena, L., Senne, E., Resende, M., (2015). “Hybrid method with CS and BRKGA applied to the minimization of tool switches problem”, Computers & Operations Research. [16] Sethi, S.P., Sriskandarajah, C., Sorger, G., Blazewicz, J., Kubiak, W., (1992). “Sequencing of parts and robot moves in a robotic cell”, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, 4(3-4): 331-358. [17] Zarandi, M.F., Mosadegh, H., Fattahi, M., (2013). “Two-machine robotic cell scheduling problem with sequence-dependent setup times”, Computers & Operations Research, 40(5): 1420-1434. [18] Al-Ahmari, A., (2016). “Optimal robotic cell scheduling with controllers using mathematically based timed Petri nets. Information Sciences”, 329: 638-648. [19] Gultekin, H., Akturk, M.S., Karasan, O.E., (2006). “Cyclic scheduling of a 2-machine robotic cell with tooling constraints”, European Journal of Operational Research, 174(2): 777-796. [20] Abadi, I.K., Gholami, S., (2009). “Robot Movements in a Cyclic Multiple-Part Type Three-Machine Flexible Robotic Cell Problem”, Transactions E: Industrial Engineering, 16: 36-54. [21] Fathian, M., Kamalabadi, I.N., Heydari, M., Farughi, H., (2011). “A Petri net model for part sequencing and robot moves sequence in a 2-machine robotic cell”, Journal of Software Engineering and Applications, 4(11): 603-614. [22] Crama, Y., Kats, V., Van de Klundert, J., Levner, E., (2000). “Cyclic scheduling in robotic flowshops”, Annals of operations Research, 96(1-4): 97-124. [23] Sethi Sethi, S.P., Sriskandarajah, C., Sorger, G., Blazewicz, J., Kubiak, W., (1992). “Sequencing of parts and robot moves in a robotic cell”, International Journal of Flexible Manufacturing Systems, 4(3-4): 331-358. [24] Farughi, H., Dolatabadiaa, M., Moradi, V., Karbasi, v., Mostafayi, S., (2017). “Minimizing the number of tool switches in flexible manufacturing cells subject to tools reliability using genetic algorithm”, Journal of Industrial and Systems Engineering, 10(1): 17-33. [25] فخرزاد، محمدباقر، علینژاد، اسماعیل. (1392). «برنامهریزی و زمانبندی پیشرفته با در نظر گرفتن اثر یادگیری در سیستمهای ساخت کارگاهی انعطافپذیر». نشریه پژوهشهای مهندسی صنایع در سیستمهای تولید، 1(1): 13-24. [26] Holland, J.H., “Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology”, Control and artificial intelligence. 1992: MIT press. [27] Roy, R., (1990). “A Primer on the Taguchi Method, Society of Manufacturing Engineers. Ann Arbor, Mich, USA. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 981 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 737 |