BÁO CÁO KHOA HỌC, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG, ĐẠI HỌC BÁO CÁO KHOA HỌC, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG, ĐẠI HỌC BÁO CÁO KHOA HỌC, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG, ĐẠI HỌC BÁO CÁO KHOA HỌC, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG, ĐẠI HỌC BÁO CÁO KHOA HỌC, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG, ĐẠI HỌCMÔ HÌNH TOÁN CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ SẢN XUẤT DÙNG CHO HỆ THỐNG ĐẨYKÉO VÀ HỖN HỢP Ngày nhận bài 08092015 Nguyễn Ngọc Bình Phương1 Ngày nhận lại 28092015 Phan Trí Tuấn Anh2 Ngày duyệt đăng 26022016.
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞTP.HCM–SỐ 11 (1) 2016 MƠ HÌNH TỐN CHO BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘSẢN XUẤT DÙNG CHO HỆ THỐNG ĐẨY/KÉO VÀ HỖN HỢP Ngày nhận bài: 08/09/2015 Phương Nguyễn Ngọc Bình Ngày nhận lại: 28/09/2015 Anh Phan Trí Tuấn Ngày duyệt đăng: 26/02/2016 Hùng Đường Võ TÓM TẮT Trong nghiên cứu này, chúng tơi mở rộng phát triển mơ hình điều độ xây dựng Herer Masin (1997), chúng tơi hiệu chỉnh mơ hình để áp dụng cho trường hợp đẩy kéo để giải toán điều độ sản xuất cho sản phẩm điện tử Mơ hình nhằm khắc phục nhược điểm phát huy lợi hệ thống vận hành truyền thống đẩy kéo túy (pure pull/push) hệ thống Just-In-Time hệ thống hoạch định nhu cầu ngun vật liệu (MRP) Mơ hình hiệu chỉnh giúp nhà sản xuất Việt nam khắc phục việc lập kế hoạch sản xuất hiệu quả, nhược điểm lớn hầu hết công ty sản xuất Việt nam Với việc xác định lời giải nhanh chóng cho tốn điều độ lập kế hoạch sản xuất, kết mơ hình giúp cho nhà quản lý hiệu chỉnh kịp thời kế hoạch thực hiện, định hiệu cho việc lập kế hoạch mới, tập đơn hàng điều độ có thay đổi, phù hợp với điều kiện Việt Nam Đây mơ hình tốn phức tạp, cấu trúc phi tuyến nên đòi hỏi giải thuật phức tạp nhiều thời gian để tìm lời giải Do vậy, giải thuật Tabu ứng dụng để tìm lời giải nghiên cứu Từ khóa: Điều độ lập kế hoạch; hệ thống kéo; hệ thống đẩy; hỗn hợp; giải thuật tabu ABSTRACT In this research, we revised and extended the mathematical model that was developed by Herer and Masin (1997), the modified model can be applied for push and pull systems into integrating scheduling and sequencing problems This model tried to inherit the benefits of both pure push (MRP systems) and pure pull (JIT systems) As the model is modified for Vietnamese companies, this research will support the production managers for their efficient production planning By providing good solutions quickly, this model is very useful for production managers to adjust their scheduling and sequencing However, this model is very complex, and takes time to solve Therefore, Tabu search algorithm was employed for finding solutions Keywords: Scheduling and sequencing; pull system; push system; hybrid system; tabu search algorithm 2 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 11 (1) 20161 Giới thiệu Chúng ta biết khoảng thập niên trở lại đây, ngành sản xuất công nghiệp Việt nam có bước phát triển mạnh mẽ bắt đầu hội nhập vào thị trường khu vực quốc tế (Huỳnh cộng sự, 2013) Những sách Nhà nước góp phần thúc đẩy phát triển khu vực sản xuất công nghiệp Nhiều khu cơng nghiệp hình thành, nhiều nhà máy đầu tư mở rộng sản xuất, tạo đà phát triển kinh tế đất nước theo hướng công ThS, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc Gia TP.HCM Email: nnbphuong@hcmut.edu.vn ThS, Cựu Tổng giám đốc cơng ty lọc hóa dầu Nam Việt Email: Mr.henryphan@gmail.com ThS, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc Gia TP.HCM Email: dvhung@hcmut.edu.vn nghiệp hóa Đây hội nguồn lực dịch vụ cho thuê phim thách thức cho nhà đầu tư quản lý Blockbuster, mơ hình xem xét thời gian Việt nam thực dịch vụ, giảm lực lượng lao động, Theo quan điểm hệ thống, cơng ty sản giảm chi phí vận chuyển tận dụng tối đa xuất hạt nhân tham gia tích cực vào cơng suất sử dụng, nghiên cứu thực hoạt động vận hành chuỗi cung ứng, tế cho loại hình dịch vụ Trong đó, tất nhiên đóng góp phần lớn vào chi phí Gelogullari Logendran (2010) giải vận hành chung hệ thống Theo Simchiquyết toán điều độ cho sản phẩm bo mạch Levi cộng (2000), Matinrad cộng ngành sản xuất điện tử,… Do đó, (2013) nhà quản lý đầu tư thấy toán điều độ cần thiết quan tâm nhiều đến vận hành hệ thống sản xuất lẫn dịch vụ, đặc biệt điều kiện cung ứng cơng ty mình, đặc biệt sản xuất Việt Nam cần công tác liên quan đến sản xuất tồn kho, công cụ hỗ trợ việc lập kế hoạch triển công tác chiếm phần lớn chi phí khai đơn hàng theo tiến độ Gần vận hành chung doanh nghiệp Trong mơi nhất, Marichelvam Prabaharan (2015) trường cạnh tranh khó khăn nay, khẳng định toán điều độ cho doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều áp lực từ tình cụ thể sản xuất công nghiệp việc sản xuất đa dạng chủng loại sản phẩm, thật cần thiết giúp cho nhà quản cải thiện nâng cao chất lượng, tiết giảm chi lý định kịp thời Hơn nữa, kế hoạch phí sản xuất tồn kho,… Đây thực sản xuất rõ ràng cụ thể dễ dàng thực hiện, trở ngại lớn nhà quản lý cập nhật nhanh chóng thực cần công ty sản xuất công nghiệp Việt thiết cho doanh nghiệp sản xuất Việt Nam Chúng ta biết rằng, khó khăn Nam, vấn đề giải nghiên cứu giải nhà quản lý này, kết nghiên cứu thực cần thiết có kế hoạch sản xuất phù hợp, nguồn lực bối cảnh Việt Nam hoạch định sử dụng hợp lý, có Chúng ta biết rằng, với xu hướng hội chuẩn bị chu đáo cho tất kế hoạch vận nhập quốc tế khu vực thực hành,… Thực tế cho thấy rằng, toán điều Việt Nam, ngày nhiều khu công độ quan trọng ứng dụng rộng rãi nghiệp công ty sản xuất công nhiều lĩnh vực khác sản xuất nghiệp đầu tư mở rộng sản xuất dịch vụ Magatão cộng (2011) Việt Nam Quá trình hội nhập gia tăng nghiên cứu điều độ kế hoạch cung cấp chất áp lực cạnh tranh doanh nghiệp sản lỏng (khí, gas, hóa chất), Savsar cộng xuất hàng hóa Việt Nam, đặc biệt (2013) tính tốn đường kế hoạch vận cơng ty chuyên sản xuất gia công, việc hành hệ thống xe buýt công Kuwait, hay đảm bảo tiến độ chi phí gia cơng Leaven Qu (2011) cải thiện chất lượng nhiệm vụ quan trọng nhà quản lý lịch hẹn khách hàng khám bệnh đầu tư Để đảm bảo điều này, cơng tác điều cách tối ưu hóa nguồn lực hệ thống Bên độ lập kế hoạch sản xuất cần thiết phải có cạnh đó, việc xếp phân bổ nguồn nhân chuẩn bị hỗ trợ kịp thời Liên quan lực quan trọng toán điều độ đến toán điều độ, có nhiều cách thể qua nghiên cứu Pastor tiếp cận tùy thuộc vào hệ thống vận hành Corominas (2010) Trong nghiên cứu hệ thống đẩy, hệ thống kéo, hay hỗn hợp, mình, tác giả xây dựng mơ hình quy cụ thể sau: hoạch nguyên hỗn hợp phân tích thứ bậc để i) Đối với hệ thống đẩy: sản xuất theo kế hoạch phân công nguồn nhân lực, đặc trưng sản lượng định trước, nguyên vật liệu, bán quản lý dịch vụ Chung cộng thành phẩm, linh kiện,… “đẩy” từ trạm (2011) nghiên cứu toán điều phối làm việc trước đến trạm làm việc sau (Buzacott Shannthikumar, 1993, Cochran giới làm cho JIT trở nên phổ biến, đặc Kim, 1998, ) Triết lý sản xuất theo kiểu biệt nhiều công ty Mỹ sử dụng triết lý sản đẩy phù hợp với ngành sản xuất với sản xuất nhân tố giúp công ty lượng lớn, đáp ứng nhu cầu lớn, ổn định, phục thành công vụ thị trường rộng lớn, công ty đa quốc iii) Hệ thống hỗn hợp: quan gia, công ty sản xuất hàng điện tử, xe hơi, tâm nhiều thời gian gần Việc phát huy đồ gia dụng,… Như nghiên cứu ưu điểm triết lý riêng giúp cho Gelogullari Longendran (2010) giải cơng ty có nhiều lợi hiệu điều toán điều độ lĩnh vực điện tử độ lập kế hoạch sản xuất (Spearman (sản phẩm bo mạch điện tử), sản xuất hàng cộng sự, 1990; Bonvik cộng sự, 1997;…) điện tử phổ biến khu công Trong thực tế, việc áp dụng mô hình hỗn hợp nghiệp Việt Nam, Rehman Asad (2010) cho nhiều lợi tùy thuộc vào liệu nghiên cứu toán điều độ nhà cụ thể nhu cầu, đơn hàng, thời gian gia máy sản xuất xi-măng có khai thác ngun cơng, thời gian giao hàng, nguồn lực sẵn có, liệu đá vơi phục vụ cho quy trình sản xuất, … Việc chia sẻ nguồn lực thực tế thay cần thiết với công ty sản xuất xi-măng đổi theo thời gian, áp lực từ khách Việt Nam Gần Hamdi cộng (2015) hàng, nhà cung cấp…hoặc phát huy Cura (2015) giải toán điều lợi hai hệ thống nghiên độ dây chuyền (flowshop scheduling) cứu Herer Masin (1997), Hopp Trong nghiên cứu đó, tổng thời gian Roof (1998) hồn thành tất đơn hàng quan Việc ứng dụng mơ hình tốn cho tâm tốn điều độ Ngồi ra, độ tốn điều độ lập kế hoạch sản xuất tùy trễ mặt thời gian đơn hàng thuộc vào yêu cầu sản xuất ràng buộc quan tâm nghiên cứu thực tiễn nguồn lực Đặc biệt, việc xác định lời giải trật Ngày nay, biết việc sản xuất với tự gia cơng nhanh chóng giúp cho nhà sản lượng lớn đơi khơng cịn phù hợp, quản lý định, hiệu chỉnh nhu cầu khách hàng ngày đa dạng kế hoạch thực có đơn hàng việc sản xuất theo lô, hay theo nhu cầu xuất hiện, điều phù hợp với cơng có ưu ty sản xuất Việt Nam Đây vấn đề giải ii)Đối với hệ thống kéo: triết lý sản xuất theo kiểu nghiên cứu Nhật phù hợp với kiểu sản xuất theo lô nhỏ, sản Mơ hình tốn xuất có nhu cầu Trong vài thập kỷ gần triết lý Để phát triển mơ hình tốn, chúng tơi dựa sản xuất áp dụng rộng rãi nhiều công ty vào mơ hình xây dựng Herer và nhiều quốc gia khác giới Hệ thống Masin (1997), hiệu chỉnh cho nghiên cứu từ vài thập kỷ trước trường hợp áp dụng riêng đẩy kéo Sumichrast cộng (1992), Anwar Nagi (1997) Trong trình nghiên cứu mơ hình điều độ Bài tốn điều độ theo triết lý sản xuất kiểu Nhật (hay cho sản phẩm điện tử cơng ty Nhật đầu tư cịn gọi Just in time - JIT) toán quan trọng Việt Nam, nhận thấy việc quản trị sản xuất (Moslehi Rohani, 2012) hiệu chỉnh mơ hình hồn tồn phù hợp Trước đó, Gstettner Kuhn (1996) phân tích việc Hơn nữa, việc ứng dụng thuật toán Tabu cho kiểm soát kế hoạch sản xuất thông qua hệ thống kết nhanh chóng nên dễ dàng giúp cho kanban, hệ thống kiểm soát số lượng bán thành nhà quản lý hiệu chỉnh cập nhật kế phẩm không đổi (CONWIP - constant WIP) Việc ứng hoạch sản xuất mình, đóng góp dụng rộng rãi thành cơng nhiều công ty quan trọng nghiên cứu Mơ hình tốn xây dựng dựa biến, tham số số, giới thiệu sau: 2.1 Nhóm số: tập số loại sản phẩm i = 1, 2, , i I n tập số trạm làm việc n = 1, 2, , N t tập số thời đoạn t = 1, 2, ,T m tập số thùng chứa (containner) m = 1, 2, , M k d t tập số sản phẩm danh sách điều độ (back log items) k = 1, 2, , K 2.2 Nhóm tham số: nhu cầu sản phẩm i thời điểm it OIi mức tồn kho dư sản phẩm i thời điểm điều độ UIi mức tồn kho thiếu sản phẩm i thời điểm điều độ Iwipi mức tồn kho bán thành phẩm i thời điểm điều độ CBi chi phí giao hàng chậm (backorder cost) sản phẩm i COi chi phí ngồi (overtime cost) sản phẩm i Rmax thời gian định mức tối đa cho phép hệ thống tijn thời gian chuyển đổi từ sản phẩm i sang sản phẩm j trạm n tsin thời gian chuẩn bị sản xuất sản phẩm i trạm n Csin chi phí chuẩn bị sản xuất sản phẩm i trạm n tpin thời gian gia công sản phẩm i trạm n Chi chi phí tồn trữ sản phẩm i thời đoạn Chwipi chi phí tồn trữ bán thành phẩm i thời đoạn 2.3 Nhóm biến định: Rt thời gian định mức sử dụng thời điểm t MP thời gian gia cơng trung bình n trạm làm việc n MPpn thời gian gia cơng trung bình trạm làm việc n trường hợp kéo RL thời gian dự kiến sản phẩm thứ k k sẵn sàng đưa vào điều độ FNk thời gian dự kiến hoàn thành sản phẩm thứ k Anm thời gian dự kiến hoàn thành m thùng chứa trạm làm việc n Init mức tồn kho sản phẩm i trạm làm việc n cuối thời đoạn t Bcit mức cho phép điều độ chậm sản phẩm i trạm làm việc n cuối thời đoạn t X ki biến [0, 1] (binary) sản phẩm i có thứ tự điều độ k danh sách điều độ Zkt biến [0, 1] thời gian dự kiến thứ tự điều độ k thực thời điểm t Fkt biến [0, 1] thời gian dự kiến thứ tự điều độ k hoàn thành thời điểm t Vkit biến [0, 1] (binary) sản phẩm i có thứ tự điều độ k thực thời điểm t Ukit biến [0, 1] (binary) sản phẩm i có thứ tự điều độ k hồn thành thời điểm t Ykij biến [0, 1] (binary) sản phẩm j có thứ tự điều độ k có yêu cầu chuẩn bị từ i sang j Từ số, tham số biến định trình bày trên, mơ hình tốn chi tiết cho hệ thống thiết lập trình bày sau: 2.4 Hệ thống hỗn hợp: Hàm mục tiêu: Min Z = K I N ∑∑CH t =1 i= J N i * Init + + ∑∑∑∑Ykij *Csin + k =2 i=1 j =1 n=1 ∑∑CB t =1 i= ∑X n=1 1i *Csin i * Bcit + ∑∑Chwip t =1 i=1 i *WIPit , (1) Các ràng buộc: ∑X ki = ∑d it ∀i ∈ I , (cân nhu cầu) (2) t =1 k I ∑∀k ∈ K , (mỗi lần có sản phẩm gia công) (3) X K k i = k =1 Vkit = Xki *Zkt ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈ I , Ukit = Xki *Fkt ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈ I , Ykij = X(k −1)i *Xkj ∀k = 2, , K,∀i ≠ j, i = (8) ∀i t (cân tồn kho t = ∈ = 1) (9) I , 1, (4) (10) OIi − UI i + ∑U kit − dit = Init − Bcit Ykij = ∀k = 2, , K,∀i = j, k (11) = Ykij = k = 1, (12) Xki + Zkt −1,5 ≤ Vkit ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈InIi(t, −1) − Bci(t −1) + ∑IU,kit − dit = Init − Xki + Zkt ≥ 1,5*Vkit ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈ Bcit k Xki + Fkt −1,5 ≤ Ukit ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈ I , = Xki + Fkt ≥ 1,5*Ukit ∀k ∈ K,∀t ∈T ,∀i ∈ I , ∀i t = (cbtktại t > (13) 1) ∈ 2, ,T (5) (14) I, , (15) (16) ∀i t (cân bán thành phẩm X(k −1)i + Xkj −1,5 ≤ Ykij ∀k = 2, , K,∀i ≠ j, i + (17)tại t Iwip = ∈ I = 1) [Vkit X(k −1)i + Xkj ≥ 1,5*Ykij ∀k = 2, , K,∀i ≠∑j, (18) 1, (6) , − U kit ] = Trong đó, ràng buộc 13 14 tuyến tính hóa ràng buộc 8, ràng buộc 13 14 đảm bảo rằ WIP it k Xki = Zkt = Vkit = Tương tự cho ràng buộc 15 16 tuyến tính hóa ràng buộc 9, = ràng buộc 17 18 tuyến tính hóa ràng buộc 10 K + WIP Thời gian gia công trung bình trạm:i(t −1) ∀i t = (cbbtptại t > 1) [Vkit − U kit ] ∈ I 2, ,T ∑ (7) K I I = WIP , , it k = i= i= MPn = (19) ∀n, K Giá trị dự báo phân tích (thời gian dự kiến hồn thành m thùng chứa trạm n) An1 = MPn ∀n, (20) ∑ ∑ Xkj *tpin + ∑∑Yk ij *tijn +∑ X1i *( tpi n+ tsin ) A A = A * 1+ n(m−1) * ( m −1) nm n1 ∑A (21) l (m−1) l =1 ∀n, m = 2, , M Giá trị hiệu chỉnh tuyến tính hóa ∀n, m = 2, , M Anm = An1 *[ CoAn * m + CoBn (22) ] Ước lượng thời gian bắt đầu hoàn thành đơn hàng thứ k danh sách điều độ RLk ≥ k= 1, (23) ∀k>1, ∑A nM n= RLk ≥ RL(k −1) + (ước lượng thời gian bắt đầu) (24) (ước lượng thời gian kết thúc) (25) M ∀k, FNk = RLk +∑ AnM n=1 ∑Z ≥ k1 a a= ∑Z ∀k2 >k1, ∀t, k2 a (thứ tự điều độ trước sau thời điểm) (26) a=1 t ∑R − RLk − a1 a LN ∀k , ∀t, t −1 ∑Z ka (đảm bảo điều độ trước xong) (27) (đảm bảo điều kiện khả thi cho xếp) (28) (đảm bảo công việc thời điểm) (29) ≤ Zkt a=1 t ∑R RLk kt + Z ∑Z t =1 a − a= LN kt ≥ ∀k, ∀t, ∀k, =1 t t ∑F k1a ≥ ∑ Fk2a a= t a=1 ∀k2 >k1, ∀t, (đảm bảo thứ tự hoàn thành trước sau) (30) ∑R a − FNk a1 Fkt − LN ∀k , ∀t, t −1 ∑F ka (đảm bảo thời gian hoàn thành trước sau) (31) (đảm bảo điều kiện khả thi cho hoàn thành) (32) ≤ a=1 t ∑R FNk 1+ a= ∑F kt a − Fkt LN = t =1 ≥ ∀k, ∀t, ∀k, (đảm bảo cơng việc hồn thành thời điểm) (33) ∀t, (đảm bảo điều kiện khả thi mặt thời gian) (34) Rt ≤ Rmax Xki , Zkt , Fkt ,Ukit ,Vkit ,Ykij = 0,1 Init , Bcit ,WIPit ∈[integer] ∀i, j, k,t, ∀i,t, (biến 0, 1) (35) (biến nguyên) (36) MPn , Anm , RLk , FNk , Rt ≥ ∀n, m, k,t, (37) 2.5 H ệ t h ố n g k é o : đ ể p d ụ n g c h o h ệ t h ố n g k é o , m ộ t s ố b ộ ràng buộc hiệu chỉnh sau: n = (t h a y th ù n g MPpn (đảm bảo thời gian = công) = (38) MP [thời gian hoàn thành A , thùng (39) m thùng MPp2(40)] (39) n n MPp n + n A = , A = M Pp * 1 + nm n nm == 12 , , , , K B A (40 ) n( m− 1) *( m −1 ) 1, l ∑A l = (m−1) Để chia nhỏ hệ thống, xây dựng số ràng buộc sau: n Pp chứa m kanba n KBtại trạm liên tiếp) (41) = ∑A s−1) S L,KB( A An = 1, 2, MPp * n ) * − = , , K B (44) nm n l1 1, ∑A l = (m−1) n = Tuyến tính hóa ràng buộc phi tuyến: A nm (4 n = 5) m = 2, = (4 , M 6) , K P 2B p n , S (s+ * [ 1) C o A n * m + C o B n ] R L k ≥ k = , L(k −1) + = n R L k ≥ R M (4 7) 8) ∀ F + ( 2.6 u ộc để có th ể áp d ụ n g ch o hệ th ố n g đẩ y cụ th ể n h sa u (d o hệ th ố n g đẩ y th ì bá n th àn h p hẩ m li ê n t ụ c h n n ê n v i ệ c h i ệ u c h ỉ n h m h ì n h c ũ n g k h c s o v i h ệ t h ố n g ké o): N h ữ n g b ộ r n g b u ộ c c ò n l i t n g t ự n h h ệ t h ố n g h ỗ n h ợ p t a b i ế t r ằ n g , T a b u toán RL∀(4 >1,9) k=1,( đ RL ả RL m b +MP ả o ề u l t h u ậ t t o n C h ú n g g i ả i q u y ế t h i ệ u q u ả k i ệ n đ i ề u lớn, độ phứ c tạp cao, áp dụn g cho nhiề u lĩnh vực tron g ngà nh n lý côn g nghi ệp Đặc biệt, toán lập kế hoạ ch điều độ đ ộ k h ả th i c ủ a hệ thống) (50) FN = RL +Flowtim e ∀k, X =1, k k i ( đ ả m b ả o điều kiện hoàn thành hệ thống) (51) sản xuất Chiang (1998); MacKendall Jr Shang (2008); Đường (2013); Ahani Asyabani (2014),…Đối với toán điều độ k i nghiên cứu này, thấy Tabu giải thuật phù hợp để xác định lời giải Giải thuật Tabu nghiên cứu tóm lược sau: 3.1 Lời giải ban đầu: biết giải thuật Tabu để bắt đầu, giải thuật cần lời giải ban đầu Trong nghiên cứu này, lời giải ban đầu tạo theo nguyên tắc thời gian giao hàng sớm (EDD), nguyên tắc thường áp dụng để giải toán điều độ Lời giải ban đầu có ảnh hưởng đến lời giải giải thuật (Glover, 1990; Chiang, 1998; Đường, 2013;…) 3.2 Xác định thời điểm điều độ hoàn thành ban đầu: giá trị thời điểm điều độ hoàn thành [RLk, FNk] xác định cho trật tự gia cơng sau bước tìm kiếm Tại bước, sau có giá trị thời điểm điều độ hoàn thành, giải thuật xác định thời điểm hoàn thành tất đơn hàng (make span) theo bước 3.3 3.3 Xác định thời điểm điều độ hồn thành mới: với bước tìm kiếm mới, trật tự gia công thay đổi, thời điểm điều độ hoàn thành xác định theo tiêu chí chi phí thấp Việc xác định giá trị tóm tắt sau: RLk = Max{ RLk−1 + interval,(tr −1)*(regular time)} ≥ (52) khác, giải thuật lựa chọn sản phẩm vị trí thay sản phẩm vị trí khác Các lựa chọn hồn tồn ngẫu nhiên chấp nhận sản phẩm khác Khi đó, vùng lân cận xác định lời giải di chuyển đến 3.6 Chiến lược tìm kiếm lời giải: biết giải thuật Tabu tìm kiếm cải thiện lời giải qua bước lời giải ban đầu bước Vùng lân cận cung cấp lời giải khả thi tiếp theo, đó, nhớ Tabu kiểm sốt lời giải mới, so sánh với lời giải tốt (best solution) Nếu trường hợp lời giải cải thiện, lời giải cập nhật thay lời giải tốt lời giải Trong trường hợp bước lặp đó, lời giải không tốt lời giải tốt sau Retmax bước khơng cải thiện, giải thuật thay đổi giá trị tìm kiếm (tabu size) để tạo trật tự lời giải hình thành thay lời giải tại, xác định vùng lân cận giải thuật tiếp tục đến thỏa mãn điều kiện dừng giải thuật Kết tính tốn 4.1 Kiểm tra mơ hình: để kiểm tra giải thuật, áp dụng giải thuật cho F+ ( fl N ow (53) k = ti me R) L toán nhỏ với loại sản phẩm thời đoạn điều độ Dữ liệu minh họa cho mơ hình cơng k − 3.4 Bộ nhớ Tabu: thuật toán Tabu để kiểm soát tối ưu cục bộ, người ta dùng mảng để ghi nhận vị trí cặp đơn hàng lời giải Khi lời giải di chuyển sang trật tự mới, thỏa mãn tiêu chuẩn chấp nhận thay đổi, nhớ cập nhật lời giải chấp nhận thay lời giải 3.5 Xác định vùng lân cận: để di chuyển lời giải sang lời giải ty sản xuất linh kiện điện tử Việt Nam Thông số kết đạt khả quan cụ thể sau: i) thiếu hàng tồn kho: không xảy ra; ii) dư hàng tồn kho: không xảy ra; iii) bán thành phẩm q trình gia cơng: xuất thời đoạn 1, sản phẩm loại Giá trị hàm mục tiêu thời gian chương trình tóm tắt Bảng sau: Bảng Kết kiểm tra giải thuật Giá trị Hàm mục tiêu Bướ c lặp Thời gian Tabu phi tuyến 184.117 Tabu tuyến tính 184.117 Optimum tuyến 1551 1618 1221968 00:00:02 00:00:02 25:39:00 Với kết trên, nhận thấy giải thuật Tabu có hiệu lời giải 4.2.1 tối ưu trực tiếp từ LINGO (optimum tuyến tính), giải thuật hồn tồn áp dụng cho toán lớn thực tế 4.2 Kết tính tốn giải thuật: để khẳng định thêm hiệu giải thuật, chúng tơi trình bày thêm toán ứng dụng đáp ứng nhu cầu cho tuần liên tiếp cụ thể sau: Bài toán 1: toán điều độ lập kế hoạch sản xuất cho tuần Dữ liệu toán điều độ với nhóm sản phẩm, ngày tuần, 29 trật tự gia công với nhu cầu loại sản phẩm tương ứng Kết giải thuật tóm tắt Bảng sau: Bảng Tóm tắt kết tốn T h n g K é o Hệ thống sản xuất Đ H ẩ ỗ y n s ố WIP (boxes) Thiếu hàng tồn kho (boxes) Dư hàng tồn kho (boxes) Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) h ợ p / 0 6 9 0 - Trật tự gia công theo hệ thống đẩy: 1113222331111333222221111333 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 3331111111222333222221111333 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 33311111112223332222211111333 2.2 Bài toán 2: toán điều độ lập kế hoạch sản xuất cho tuần Kết giải thuật tóm tắt Bảng sau: Bảng Tóm tắt kết tốn T h ô n g H ệ t h ố n g s ố s ả n x u ấ t WIP (boxes) Thiếu hàng tồn kho (boxes) Dư hàng tồn kho (boxes) Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) K é o Đ ẩ y 8 / / 7 7 9 - Trật tự gia công theo hệ thống đẩy: 11111333322222211111333 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 31111133322222211111133 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 11 (1) 20 2016 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 1 1 3 3 2 2 2 1 1 1 3 3 3 3 2.3 Bài toán 3: toán điều độ lập kế hoạch sản xuất cho tuần Tương tự liệu toán số trật tự gia công giảm từ 29 xuống 27 Kết giải thuật tóm tắt Bảng sau: Bảng Tóm tắt kết tốn Thơng số Hệ thống sản xuất Đẩy 36 15 1012940 27 Kéo 31 10 876.420 27 WIP (boxes) Thiếu hàng tồn kho (boxes) Dư hàng tồn kho (boxes) Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) Hỗn hợp 31 10 876.420 27 - Trật tự gia công theo hệ thống đẩy: 2 2 2 1 1 1 3 3 2 2 2 1 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 2 2 2 1 1 1 3 3 2 2 1 1 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 2 2 2 1 1 1 3 3 2 2 1 1 Với kết tóm tắt trên, thấy giải thuật cung cấp lời giải đủ tin cậy để lập kế hoạch sản xuất Trong đó, áp dụng cho hệ thống đẩy, tổng phí điều độ cao so với hệ thống lại Tuy nhiên, với tổng phí cho phương án chấp nhận để có giải pháp hoạch định sản xuất đáp ứng cho kế hoạch giao hàng thời gian cho phép Đối với toán điều độ hầu hết trật tự gia cơng cho hệ thống có lệch đơi chút, chênh lệch khơng gây q nhiều chi phí cho hệ thống Điều quan trọng lời giải nghiên cứu tính khả thi lời giải, đáp ứng tất nhu cầu khoảng thời gian định trước khách hàng, cách tận dụng, chia sẻ tất nguồn lực sẵn có hệ thống, thành cơng định nghiên cứu Kết luận Trong nghiên cứu này, dựa mơ hình Herer Masin (1997), chúng tơi hiệu chỉnh mở rộng mơ hình tốn cho toán điều độ sản xuất dùng cho hệ thống đẩy, kéo hỗn hợp Lời giải giải thuật đáng tin cậy, thời gian thực ngắn, giúp cho nhà quản lý điều hành sản xuất định nhanh chóng hợp lý, đặc biệt việc hiệu chỉnh kế hoạch sản xuất cập nhật theo kế hoạch giao hàng Việc tận dụng chia sẻ nguồn lực để đáp ứng đơn hàng thực cần thiết công ty sản xuất Việt Nam Mặc dù việc minh họa nghiên cứu cho ngành sản xuất điện tử, với nguyên tắc điều độ chúng tơi tin mơ hình áp dụng rộng cho ngành sản xuất công nghiệp khác Trật tự gia công từ giải thuật giúp cho nhà quản lý lập kế hoạch kiểm soát sản ... có hệ thống, thành cơng định nghiên cứu Kết luận Trong nghiên cứu này, dựa mơ hình Herer Masin (1997), hiệu chỉnh mở rộng mơ hình tốn cho tốn điều độ sản xuất dùng cho hệ thống đẩy, kéo hỗn hợp. .. đơn hàng quan Việc ứng dụng mơ hình toán cho tâm toán điều độ Ngồi ra, độ tốn điều độ lập kế hoạch sản xuất tùy trễ mặt thời gian đơn hàng thuộc vào yêu cầu sản xuất ràng buộc quan tâm nghiên... trọng toán điều độ đến tốn điều độ, có nhiều cách thể qua nghiên cứu Pastor tiếp cận tùy thuộc vào hệ thống vận hành Corominas (2010) Trong nghiên cứu hệ thống đẩy, hệ thống kéo, hay hỗn hợp,