vi LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng đề tài “Nghiên Cứu Ứng Dụng Giải Thuật Di Truyền Giải Bài Toán Điều Độ Sản Xuất Tại Nhà Máy Sản Xuất Thiết Bị Xây Dựng” là ý tưởng nghiên cứu của r
GIỚI THIỆU
LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng, các doanh nghiệp cần nâng cao khả năng đáp ứng đơn hàng để phát triển và thu hút khách hàng Đặc biệt, các công ty OEM gặp khó khăn trong việc dự báo nhu cầu dài hạn của khách hàng khi sản xuất theo đơn đặt hàng Việc tối ưu hóa sắp xếp và phân bổ nguồn lực giúp giảm thời gian chờ đợi và rút ngắn quy trình sản xuất, từ đó đảm bảo giao hàng đúng hạn và duy trì lòng tin của khách hàng Đề tài “Nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền giải bài toán điều độ sản xuất tại nhà máy sản xuất thiết bị xây dựng” ra đời nhằm ứng dụng kiến thức điều độ để giải quyết những thách thức này, thông qua việc mô hình hóa và tìm kiếm giải pháp sắp xếp công việc tối ưu giữa các máy.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này áp dụng giải thuật di truyền để tìm ra lời giải tối ưu nhằm giảm thiểu thời gian hoàn thành trong bài toán điều độ trong môi trường flowshop Mục tiêu chính là tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu thời gian chờ đợi Giải thuật di truyền cho phép tìm kiếm các giải pháp khả thi một cách hiệu quả, góp phần cải thiện năng suất và tiết kiệm chi phí trong quản lý sản xuất.
MỤC TIÊU LUẬN VĂN
- Xây dựng bài toán điều độ flowshop
- Phát triển giải thuật giải bài toán điều độ dựa theo lý thuyết giải thuật di truyền
- Ứng dụng giải thuật điều độ vào giải quyết bài toán thực tế tại doanh nghiệp.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
- Đối tượng nghiên cứu: Dự án sản xuất tại công ty sản xuất thiết bị xây dựng
Luận văn này tập trung vào việc xây dựng mô hình điều độ dựa trên dữ liệu thu thập từ doanh nghiệp, sử dụng giải thuật di truyền để tìm ra giải pháp tối ưu.
Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU
Đề tài “Nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền giải quyết bài toán điều độ sản xuất tại nhà máy cơ khí” tập trung vào việc xây dựng bài toán điều độ và ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu hóa nguồn lực sản xuất Việc này không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng đáp ứng đơn hàng mà còn tạo lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh hiện nay Đối với tác giả, đây là cơ hội để áp dụng kiến thức học được vào thực tiễn và ghi nhận những khác biệt giữa lý thuyết và thực tế, từ đó tích lũy kinh nghiệm quý báu cho các nghiên cứu trong tương lai.
BỐ CỤC
Luận văn được tổ chức thành 6 chương, mỗi chương tương ứng với một nhiệm vụ, mục tiêu cụ thể::
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trình bày tổng quan về tình hình sản xuất và những thực trạng hiện tại tại công ty Chúng tôi sẽ lý giải nguyên nhân hình thành đề tài và lý do lựa chọn Giải thuật di truyền làm công cụ giải quyết vấn đề Cuối cùng, cấu trúc luận văn sẽ được giới thiệu để bạn đọc dễ dàng theo dõi nội dung.
Chương 2 – Cơ sở lý thuyết và phương pháp luận:
Tìm hiểu các khái niệm, lý thuyết liên quan đến điều độ, đồng thời giới thiệu phương pháp và các bước tham gia vào dự án
Chương 3 – Phân tích hiện trạng và xác định vấn đề:
Quy trình sản xuất tại nhà máy được giới thiệu chi tiết, từ thực trạng hiện tại đến các bước cụ thể Việc điều độ sản xuất được phân tích kỹ lưỡng thông qua dữ liệu thu thập, bao gồm số lượng sản phẩm, đơn hàng và tình trạng máy móc, cùng với những nhận xét quan trọng về hiệu quả hoạt động.
Chương 4 – Mô hình bài toán:
Thu thập dữ liệu tại doanh nghiệp là bước quan trọng để xây dựng mô hình bài toán điều độ, bao gồm các thành phần và cấu trúc dữ liệu đầu vào cho mô hình Quá trình này cũng cần xem xét dữ liệu đầu ra sau khi giải quyết vấn đề, với sự hỗ trợ từ phần mềm chuyên dụng.
Chương 5 – Áp dụng mô hình giải thuật di truyền:
Mô hình lập kế hoạch được phát triển từ chương 4 sẽ được triển khai thực tế tại công ty, dựa trên dữ liệu đầu vào từ tình hình làm việc hàng ngày của nhà máy.
Chương 6 – Kết quả thực hiện và kiến nghị: Chương này đánh giá kết quả của dự án, đồng thời thảo luận về những hạn chế hiện tại Ngoài ra, nó cũng đưa ra định hướng phát triển trong tương lai của dự án.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1 Điều độ trong sản xuất và dịch vụ
2.1.1.1 Lý thuyết điều độ cơ bản Điều độ là một quá trình ra quyết định được sử dụng một cách thường xuyên trong nhiều ngành công nghiệp sản xuất và dịch vụ Nó liên quan đến việc phân bổ nguồn lực cho các nhiệm vụ trong khoảng thời gian nhất định và mục tiêu của nó là tối ưu hóa một hoặc nhiều mục tiêu
Các nguồn lực và nhiệm vụ trong tổ chức có thể đa dạng, bao gồm máy móc, đội ngũ nhân viên và các đơn vị xử lý thông tin Nhiệm vụ có thể liên quan đến quy trình sản xuất, các giai đoạn trong dự án xây dựng, hay thực hiện chương trình máy tính, với từng nhiệm vụ có mức độ ưu tiên và thời gian hoàn thành riêng Mục tiêu của tổ chức có thể là giảm thời gian hoàn thành hoặc số lượng nhiệm vụ trễ hạn Điều độ là một quá trình ra quyết định quan trọng, ảnh hưởng đến hệ thống sản xuất, môi trường xử lý thông tin, cũng như trong lĩnh vực vận tải, phân phối và dịch vụ.
2.1.1.2 Chức năng điều độ trong sản xuất
Chức năng lập kế hoạch trong hệ thống sản xuất hoặc tổ chức dịch vụ cần có sự tương tác với nhiều chức năng khác nhau Những tương tác này phụ thuộc vào từng hệ thống cụ thể và có thể khác biệt đáng kể giữa các tình huống Thông thường, chúng diễn ra trong một hệ thống thông tin toàn doanh nghiệp.
Các đơn đặt hàng trong môi trường sản xuất cần được chuyển thành công việc có thời hạn cụ thể, thường phải được xử lý trên máy móc theo một thứ tự nhất định Quá trình này có thể bị trì hoãn do máy đang bận, và công việc ưu tiên cao có thể ảnh hưởng đến lịch trình Ngoài ra, các sự cố không lường trước như hỏng hóc máy móc hay thời gian xử lý kéo dài cũng có thể tác động đến lịch sản xuất Do đó, việc phát triển một kế hoạch nhiệm vụ chi tiết là rất quan trọng để duy trì hiệu quả và kiểm soát hoạt động Khu vực sản xuất không phải là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến quá trình điều độ, mà còn bị tác động bởi kế hoạch sản xuất.
2.1.1.3 Điều độ trong môi trường flowshop linh hoạt
Bài toán điều độ flowshop tổng quát (FFSP) là một vấn đề sản xuất phức tạp, trong đó một tập hợp n công việc cần được xử lý theo thứ tự giống nhau trên m máy FFSP được coi là sự mở rộng của điều độ flowshop đơn giản với môi trường máy song song Trong môi trường này, việc điều độ liên quan đến nhiều giai đoạn xử lý, cho phép mỗi công việc được xử lý trên nhiều máy khác nhau trong từng giai đoạn Mục tiêu chính của FFSP là giảm thiểu các chỉ số hiệu suất, như tổng thời gian hoàn thành hoặc thời gian thực hiện công việc.
Trong bài toán FFSP xác định, có nhiều công việc cần xử lý với số lượng thao tác và trình tự cụ thể Thời gian sẵn sàng của mỗi công việc là thời điểm thao tác đầu tiên có thể bắt đầu, trong khi thời gian đến hạn là thời điểm hoàn thành thao tác cuối cùng Cả hai thông tin này được xác định trước và khác với các dữ liệu khác Mỗi thao tác chỉ có thể được thực hiện bởi một máy trong một tập hợp máy đã định Bên cạnh đó, còn có các hạn chế như thời gian có sẵn của máy, mức độ ưu tiên của công việc, thời gian thiết lập máy, thời gian vận chuyển và sản xuất hàng loạt, làm tăng độ phức tạp của bài toán.
Hình 2.1 Sơ đồ dòng thông tin trong hệ thống sản xuất
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) được phát triển bởi John Holland vào những năm 1960 và 1970 trong cuốn sách "Adaptation in Natural and Artificial Systems" GA mô phỏng quá trình tiến hóa sinh học dựa trên lý thuyết chọn lọc tự nhiên của Darwin, áp dụng các nguyên tắc như phép lai chéo, tái tổ hợp, đột biến và chọn lọc Ứng dụng của GA đã mở rộng ra nhiều bài toán tối ưu hóa khác nhau và hiện nay được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ thị trường tài chính đến tối ưu hóa kỹ thuật đa mục tiêu.
Giải thuật di truyền (GA) nổi bật nhờ khả năng giải quyết các bài toán tối ưu hóa, đặc biệt trong các nhiệm vụ điều độ và tối ưu hóa Mặc dù được ứng dụng rộng rãi trong kỹ thuật, GA vẫn sử dụng nhiều thuật ngữ sinh học như "quần thể" để chỉ nhóm cá thể, "nhiễm sắc thể" để chỉ cá thể trong quần thể, và "gen" là thành phần của nhiễm sắc thể Mỗi nhiễm sắc thể đại diện cho một giải pháp tiềm năng cho bài toán tối ưu hóa hiện tại.
Giải thuật di truyền gồm có bốn quy luật cơ bản là:
Quy trình lai chéo, hay còn gọi là phép lai, là quá trình kết hợp một hoặc nhiều đoạn gen từ hai nhiễm sắc thể cha mẹ, tạo ra nhiễm sắc thể mới mang đặc điểm di truyền của cả cha và mẹ.
Phép lai này có thể mô tả như sau:
- Chọn ngẫu nhiên hai hay nhiều cá thể trong quần thể Giả sử chuỗi nhiễm sắc thể của cha và mẹ đều có chiều dài là m
Để tìm điểm lai, bạn cần tạo ngẫu nhiên một số từ 1 đến m-1 Điểm lai này sẽ phân chia hai chuỗi nhiễm sắc thể cha-mẹ thành hai nhóm nhiễm sắc thể con là m1 và m2 Kết quả là hai chuỗi nhiễm sắc thể con sẽ được hình thành dưới dạng m11+m22 và m21+m12.
- Đưa hai chuỗi nhiễm sắc thể con vào quần thể để tiếp tục tham gia quá trình tiến hóa
Quá trình đột biến, hay còn gọi là phép đột biến, diễn ra khi một hoặc một số tính trạng của con không được thừa hưởng từ hai chuỗi nhiễm sắc thể của cha mẹ Xác suất xảy ra phép đột biến thấp hơn nhiều so với xác suất xảy ra phép lai Phép đột biến là một yếu tố quan trọng trong quá trình tiến hóa.
- Chọn ngẫu nhiên một số k từ khoảng 1 ≥ k ≥ m
- Thay đổi giá trị của gen thứ k
- Đưa nhiễm sắc thể con vào quần thể để tham gia quá trình tiến hóa tiếp theo
Quá trình sinh sản và chọn lọc bao gồm phép tái sinh và phép chọn Phép tái sinh là quá trình sao chép các cá thể dựa trên độ thích nghi của chúng, trong đó độ thích nghi được gán giá trị thực cho từng cá thể trong quần thể.
Để tính độ thích nghi của từng cá thể trong quần thể, ta lập bảng cộng dồn các giá trị thích nghi theo thứ tự gán cho từng cá thể, từ đó xác định tổng độ thích nghi Giả sử quần thể có n cá thể, độ thích nghi của cá thể thứ i được ký hiệu là Fi, trong khi tổng dồn thứ i là Ft Tổng độ thích nghi của quần thể được ký hiệu là Fm.
- Tạo số ngẫu nhiên F có giá trị trong đoạn từ 0 đến Fm
- Chọn cá thể k đầu tiên thỏa mãn F ≥ Ft đưa vào quần thể của thế hệ mới
- Phép chọn: là quá trình loại bỏ các cá thể xấu và để lại những cá thể tốt Phép chọn được mô tả như sau:
Sắp xếp quần thể theo thứ tự độ thích nghi giảm dần
Loại bỏ các cá thể cuối dãy, chỉ để lại n cá thể tốt nhất
Giải thuật Di truyền (GA) là một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả, được đề xuất bởi Elisaveta G Shopova và Natasha G Vaklieva-Bancheva Thuật toán bắt đầu bằng việc tạo ra một quần thể nhiễm sắc thể phù hợp với các ràng buộc của bài toán, sau đó tính toán giá trị độ phù hợp của từng nhiễm sắc thể để đánh giá hiệu suất Những nhiễm sắc thể có độ phù hợp cao sẽ được chọn cho quá trình tiến hóa, bao gồm các giai đoạn đột biến và lai chéo nhằm tạo ra các cá thể vượt trội Các con cháu này sẽ trải qua giai đoạn thay thế, so sánh với quần thể hiện có, chỉ giữ lại những nhiễm sắc thể có độ phù hợp cao nhất Quá trình này tiếp tục cho đến khi đạt tiêu chí dừng, lúc này thuật toán sẽ cung cấp giải pháp tối ưu cho vấn đề.
Hình 2.2 Sơ đồ giải thuật di truyền
2.1.2.1 Đại diện nhiễm sắc thể
Mỗi nhiễm sắc thể trong quần thể đại diện cho một giải pháp cho vấn đề, với các gen trên nhiễm sắc thể phân bổ nhiệm vụ cho các máy móc khác nhau và xác định thứ tự thực hiện các nhiệm vụ Không gian tìm kiếm nhị phân, số nguyên hoặc số thực có thể được sử dụng để biểu diễn các gen, điều này rất quan trọng cho việc mô hình hóa và giải quyết các vấn đề điều độ và tối ưu hóa phức tạp trong tính toán.
PHƯƠNG PHÁP LUẬN
Bảng bên dưới đây là chi tiết triển khai luận văn:
Bảng 2.1 Các bước thực hiện luận văn
Bước Mục đích Phương pháp Đầu ra
Bước 1: Xác định vấn đề
-Xác định vấn đề và đối tượng nghiên cứu
-Xác định vấn đề sản xuất đang gặp phải -Xác định đối tượng nghiên cứu là điều độ kế hoạch sản xuất tại nhà máy
-Thông tin đối tượng nghiên cứu: thời gian bắt đầu, thời gian gia công, số lượng của đơn hàng và quy trình gia công của từng đơn hàng
Bước 2: Tìm hiểu các lý thuyết liên quan
-Làm cơ sở và phương pháp luận để theo đó tìm hiểu và thu thập dữ liệu cho chính xác
-Xác định được cần có lý thuyết gì để giải quyết vấn đề đặt ra ở bước 1
-à tầm quan trọng của lý thuyết đó trong thực tiễn sản xuất
-Cách thức áp dụng những lý thuyết này vào thực tiễn
Bước 3: Phân tích hiện trạng
-Xác định vấn đề hiện tại của đối tượng đã nêu trên
Để thu thập số liệu cần thiết, cần tiến hành trao đổi và thảo luận với các bộ phận liên quan, bao gồm Bảng kiểm kê cuối tháng, Bảng kế hoạch sản xuất tổng thể và Bảng thu thập giờ công.
-Thời gian hoàn thành các đơn hàng
Bước 4: Phân tích vấn đề
-Xác định những nguyên nhân vấn đề trên
-Xem xét các mô hình điều độ đã được học để xác định mô hình hiện tại trong công ty
Các nhân tố cụ thể ảnh hưởng đến mô hình bao gồm thời gian gia công của trạm, quy trình sản xuất, thời hạn giao hàng và thời gian hoàn thành đơn hàng.
Bước 5: Xây dựng giải pháp
-Cực tiểu thời gian hoàn thành đơn hàng
Sử dụng giải thuật di truyền (GA) để phân bổ các đơn hàng theo thứ tự ưu tiên vào các máy, nhằm tối ưu hóa và giảm thiểu thời gian hoàn thành cho toàn bộ đơn hàng.
-Thứ tự điều độ công việc trên các trạm gia công
Bước 7: Kiểm tra tính khả thi
-Kiểm tra bài toán có thể giải được hay không, mô hình cuả bài toán có đúng với thực tế hay không
-Kiểm tra giải thuật di truyền được lập trình cho bài toán có chính xác hay không bằng cách giải tay một bài đơn giản
-Đánh giá kết quả giải pháp sau khi đã giải ra bài toán và đưa ra kết luận
-Đánh giá kết quả sau khi giải bài toán -So sánh kết quả của việc trước và sau khi áp dụng giải thuật
-Đề xuất các cải tiến trong tương lai
PHÂN TÍCH ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Giới thiệu về công ty
Công ty VM chuyên sản xuất thiết bị cho ngành xây dựng và hầm mỏ, bao gồm máy bơm bê tông, máy phun vảy bê tông và các thiết bị chuyên dụng khác Với năng lực sản xuất vượt trội và khả năng phát triển sản phẩm mới, VM không ngừng mở rộng khả năng sản xuất thiết bị gốc theo đơn đặt hàng từ khách hàng toàn cầu.
Với nhiều năm kinh nghiệm trong sản xuất thiết bị cho ngành xây dựng và hầm mỏ, VM là chuyên gia hàng đầu, sở hữu công nghệ sản xuất tiên tiến để tạo ra sản phẩm chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu khách hàng VM cung cấp giải pháp toàn diện cho từng yêu cầu cụ thể, đồng thời có mạng lưới đối tác phân phối và nhà cung cấp toàn cầu, cho phép cung cấp đa dạng sản phẩm và dịch vụ Từ gia công chi tiết theo yêu cầu đến sản xuất thiết bị gốc (OEM) và nghiên cứu phát triển sản phẩm, VM luôn sẵn sàng đáp ứng mọi nhu cầu của khách hàng.
VM cam kết cung cấp cho khách hàng những sản phẩm và dịch vụ chất lượng nhất thông qua việc cải tiến liên tục Đồng thời, VM cũng tạo ra một môi trường làm việc sáng tạo và năng động cho tất cả nhân viên.
Sơ đồ tổ chức công ty
Hình 3.1 Cơ cấu tổ chức công ty
Ban Giám đốc bao gồm một Giám đốc và một Phó Giám đốc, có trách nhiệm quản lý toàn bộ hoạt động của tổ chức Họ phụ trách các lĩnh vực như đối ngoại, kinh doanh và tiêu thụ sản phẩm, đồng thời trực tiếp chỉ đạo các bộ phận chuyên trách như kế toán, tài chính, kỹ thuật, hành chính nhân sự và kế hoạch kinh doanh.
Bộ phận kế hoạch kinh doanh đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng và quản lý các khách hàng hiện tại Họ cũng chịu trách nhiệm quản lý đơn hàng, tư vấn cho Giám đốc về các công tác kế hoạch, mua sắm vật tư và dự trữ hàng hóa Ngoài ra, bộ phận này còn tổ chức quá trình sản xuất, theo dõi tiến độ và hướng dẫn các bộ phận liên quan xây dựng kế hoạch, cũng như phân tích và đánh giá tình hình triển khai kế hoạch.
Bộ phận kế hoạch kinh doanh trong công ty có trách nhiệm quản lý mua hàng và các hoạt động liên quan đến xuất nhập khẩu, bao gồm thực hiện thủ tục xuất nhập khẩu hàng hóa, thanh toán và giao dịch đối ngoại Họ cũng theo dõi kế hoạch sản xuất, tiến độ giao hàng và cân đối nguyên phụ liệu, phối hợp với bộ phận sản xuất để đảm bảo cung ứng nguyên vật liệu Ngoài ra, bộ phận này còn thực hiện thanh toán chi phí vật tư với khách hàng, hải quan và cơ quan thuế xuất nhập khẩu.
Bộ phận tài chính và kế toán đảm nhận vai trò tham mưu và báo cáo cho Giám đốc về tất cả các hoạt động quản lý tài chính, bao gồm việc sử dụng vốn một cách hiệu quả, giao dịch ngân hàng và các vấn đề liên quan đến thuế.
Bộ phận Kỹ thuật sản xuất có vai trò quan trọng trong quản lý và kiểm soát quy trình sản xuất, bao gồm việc lập lịch trình, lên kế hoạch nguồn lực, vật liệu và thiết bị để đảm bảo sự chuẩn bị cho sản xuất Họ theo dõi quy trình sản xuất hàng ngày để đảm bảo mọi công đoạn diễn ra đúng kế hoạch và duy trì chất lượng sản phẩm thông qua các tiêu chuẩn và quy trình kiểm soát chất lượng Bộ phận này còn phân công công việc, giám sát hoạt động của nhân viên, đồng thời đào tạo và phát triển kỹ năng cho họ Họ cũng nghiên cứu và áp dụng các phương pháp, công nghệ mới nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất, tổ chức và phân tích dữ liệu để đánh giá hiệu suất, lập báo cáo về sản xuất, chất lượng và hiệu suất lao động Ngoài ra, bộ phận còn quản lý kỹ thuật sản xuất, máy móc thiết bị, kiểm tra chất lượng sản phẩm và xây dựng định mức tiêu hao nguyên liệu và năng lượng trong sản xuất.
Bộ phận hành chính - nhân sự đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phát triển nguồn nhân lực của công ty, đồng thời giải quyết các vấn đề hành chính văn phòng như quản lý hồ sơ, lễ tân và công lương Ngoài ra, bộ phận này cũng tham mưu cho Ban Giám đốc về tổ chức nhân sự, tổ chức tuyển dụng, soạn thảo các văn bản và hợp đồng kinh tế, lưu giữ hồ sơ, quản lý cơ sở dữ liệu, tài sản, thiết bị, cũng như giải quyết chế độ và chính sách cho nhân viên.
Quy trình sản xuất chung
Quy trình sản xuất tại nhà máy cơ khí bắt đầu khi giám đốc sản xuất nhận đơn hàng và thông tin từ khách hàng Ông sẽ phân công kỹ sư phụ trách dự án sản xuất thiết bị, người sẽ phân tích để xác định giá thành và thời gian hoàn thành Dựa trên quy trình sản xuất, kỹ sư sẽ chia nhỏ dự án thành các gói công việc cụ thể cùng với nguồn lực cần thiết cho từng gói.
Hình 3.2 Quy trình sản xuất của một thiết bị
Hình 3.3 Quy trình chế tạo sản phẩm tại công ty
Sau mỗi công đoạn sản xuất, nhân viên kiểm soát chất lượng sẽ tiến hành kiểm tra các thông số kỹ thuật của chi tiết dựa trên bảng kiểm tra (checksheet) do bộ phận kiểm soát chất lượng cung cấp Nếu phát hiện bất kỳ sản phẩm lỗi nào, sản phẩm đó sẽ được đưa trở lại công đoạn trước để xử lý.
Bảng 3.1 Bảng mô tả chi tiết các gói công việc
STT CÔNG ĐOẠN MÔ TẢ NHÓM PHỤ
1 Nhận NVL Các nhóm sản xuất liên quan, nhận NVL liên quan tới công đoạn mà mình thực hiện Workshop
Cắt thép tấm, thép hình
- Tiến hành cưa/dập dựa theo kích thước về chiều dài, chiều rộng, chiều dày của mã hàng theo đúng quy trình yêu cầu
- Nhập số liệu WIP ở công đoạn Cưa lên hệ thống ERP WIP hệ thống sẽ được chuyển qua công đoạn tiếp theo
3 Chấn, Uốn - Chấn, uốn các chi tiết dạng kim loại dạng tấm theo bản vẽ sản xuất đưa xuống Bending
- Nhận WIP từ bộ phận Cắt Tiến hành gia công theo bản vẽ gửi từ bộ phận sản xuất
- Chuyển WIP thực tế và hệ thống cho công đoạn nhiệt
- Nhận WIP từ bộ phận Cutting, Bending, Machining
Tiến hành lắp ráp các bộ và hàn theo bản vẽ đưa xuống
- Bắn cát làm sạch bề mặt trước khi sơn
- Sơn phủ lớp lớt rồi mới phủ lớp sơn hoàn thiện với màu theo yêu cầu bản vẽ
- Lắp ráp các chi tiết máy lại với nhau để ra sản phẩm hoàn thiện (Bao gồm chi tiết cơ khí, các plinh kiện thủy lực, điện)
- Chạy thử thiết bị trước khi giao cho QC
- Kiểm tra WIP sau mỗi công đoạn, nếu đạt sẽ được
QC dán nhãn xanh Nếu chưa đạt sẽ được dán nhãn đỏ và sửa lại cho phù hợp với yêu cầu kỹ thuật
- Kiểm tra, chạy thử sản phẩm và test các thông số theo check sheet
- Kiểm tra ngẫu nhiên tất cả các thông số của mã hàng đó có đạt dung sai cho phép hay không
- Đóng gói và nhập kho thành phẩm
PHÂN TÍCH HIỆN TRẠNG
Vào tháng 08/2022, chúng tôi đã thu thập số liệu và tạo ra bảng dữ liệu chi tiết về các sản phẩm, bao gồm số lượng yêu cầu sản xuất, thời hạn hoàn thành kế hoạch và thời hạn hoàn thành thực tế.
Bảng 3.2 Thông tin đơn hàng tháng 8 Đơn hàng Tên sản phẩm SL
Ngày hoàn thành kế hoạch
Ngày hoàn thành thực tế Số ngày trễ
Theo số liệu tháng 08/2022, công ty cần xử lý 19 sản phẩm, trong đó có 12 sản phẩm giao trễ hạn, chiếm 63.16% tổng số sản phẩm cần xử lý, với tổng số ngày giao trễ lên tới 35 ngày.
3.2.1 Đặc thù sản xuất của công ty
Công ty OEM chuyên sản xuất thiết bị theo yêu cầu khách hàng, phục vụ đa dạng khách hàng trong và ngoài nước Nhu cầu thị trường cho sản phẩm công nghiệp, đặc biệt trong ngành cơ khí chế tạo, đang tăng cao Nhiều doanh nghiệp đang đầu tư và đặt hàng gia công tại Việt Nam nhờ vào chi phí sản xuất cạnh tranh Do đó, công ty có những đặc điểm nổi bật để đáp ứng nhu cầu này.
- Đặc thù của công ty là sản xuất các thiết bị đơn chiếc theo đơn hàng của khách hàng (Make to Order)
- Tính lặp lại của đơn hàng không cao, nên việc có thời gian chuẩn cho từng công đoạn sẽ gặp rất nhiều khó khăn
- Và giá trị các sản phẩm lớn Mỗi đơn hàng sản xuất sẽ chỉ có số lượng nhỏ
Quy trình gia công cho từng khách hàng là khác nhau và cần được điều chỉnh linh hoạt theo từng đơn hàng Điều này đảm bảo rằng các yêu cầu kỹ thuật của khách hàng được đáp ứng một cách chính xác và hiệu quả.
- Không được sản xuất dư nhiều vì mỗi đơn hàng tương ứng với các thông số kỹ thuật khác nhau theo yêu cầu khách hàng
- Không thể dự báo được nhu cầu khách hàng để có kế hoạch sản xuất dài hạn
Hiện nay, việc điều độ dự án sản xuất chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của người phụ trách, dẫn đến tình trạng trễ tiến độ và không đúng thời gian ước tính ban đầu Sự chênh lệch giữa giờ công thực tế và giờ công ước tính đang gia tăng, kéo theo tổng chi phí cho dự án cũng tăng do chi phí nhân công tăng lên Điều này đã thúc đẩy việc thực hiện luận văn với chủ đề: “Nghiên Cứu Ứng Dụng Giải Thuật Di Truyền Giải Bài Toán Điều Độ Sản Xuất Tại Nhà Máy Sản Xuất Thiết Bị Xây Dựng”.
3.2.2 Phương pháp điều độ hiện tại
Trước khi sản xuất chính thức, bộ phận kỹ thuật phân tích bản vẽ và định mức vật tư từ khách hàng để lập quy trình sản xuất và ước tính thời gian cho từng công đoạn Bộ phận sản xuất sử dụng thông tin này cùng với dữ liệu từ đơn hàng cũ để xác định thời gian gia công Sau khi có quy trình sản xuất và số lượng cần từ bộ phận kinh doanh, bộ phận quản lý sản xuất sẽ liên lạc với bộ phận vật tư để chuẩn bị nguyên liệu và phụ kiện Dựa trên số lượng, quy trình và vật tư, bộ phận quản lý sản xuất xem xét năng lực sản xuất và thời gian đáp ứng, sau đó chuyển kế hoạch cho bộ phận sản xuất Nếu không có vấn đề trong quá trình sản xuất, hàng sẽ được xuất; ngược lại, bộ phận sản xuất sẽ phản hồi để điều chỉnh kế hoạch.
Dựa trên quy trình lập kế hoạch đơn hàng và các quy trình liên quan đến quản lý, công ty hiện đang sản xuất nhiều đơn hàng đa dạng.
Hình 3.4 Sơ đồ dòng công việc của sản xuất tại công ty
Hiện nay, quy trình sản xuất thiết bị bao gồm nhiều chi tiết linh kiện được lắp ráp thành sản phẩm hoàn chỉnh Mỗi chi tiết trải qua nhiều công đoạn sản xuất và được tập trung tại khu vực chờ lắp ráp Tuy nhiên, việc chờ đợi hoàn thành các chi tiết trước khi lắp ráp dẫn đến tăng chi phí nhân công và kéo dài thời gian sản xuất, gây trễ tiến độ giao hàng cho khách hàng Để đảm bảo giao hàng đúng hạn, công ty thường phải tổ chức tăng ca, điều này làm tăng giờ công lao động.
Các công việc sẽ lần lượt trải qua các công đoạn, trong đó mỗi công đoạn có nhiều máy hoạt động song song để xử lý công việc Sau khi hoàn thành, các chi tiết sẽ được tập trung tại khu vực chờ lắp ráp.
Một số vấn đề hiện có khi điều độ tại công ty
- Công ty dùng các file Excel để lập kế hoạch và giám sát sản xuất
- Các đơn hàng gia công không kịp, thiếu chi tiết nên phải chờ hàng nhiều lần
Việc phân bổ đơn hàng vào các máy dựa trên kinh nghiệm và việc chia nhỏ từng cụm máy cho từng đơn hàng cụ thể là cần thiết Tuy nhiên, thời hạn giao hàng thường được kéo dài hơn so với thời gian hoàn thành thực tế, dẫn đến lãng phí thời gian tồn kho chờ xuất và tiêu tốn nguồn lực máy cho các đơn hàng khác.
Việc không xác định chính xác thời gian gia công cho các đơn hàng có thể dẫn đến việc điều chỉnh kế hoạch nhiều lần, gây ra tình trạng không đồng đều giữa lúc rỗi và lúc bận.
Mô hình điều độ flowshop linh hoạt là giải pháp tối ưu cho bài toán điều độ flowshop, đặc biệt khi xem xét sự hoạt động của các máy song song.
Việc không định lượng chính xác thời gian gia công của các đơn hàng có thể dẫn đến tình trạng thừa hoặc thiếu thời gian hoàn thành Do đó, việc xác định và tối ưu hóa thời gian gia công (Cmax) từ khâu lập kế hoạch đến khâu giao hàng là cần thiết để tiết kiệm thời gian và chi phí.
MÔ HÌNH BÀI TOÁN
CÁC GIẢ SỬ
Nghiên cứu này tập trung vào môi trường flowshop linh hoạt với một số giả định quan trọng: mỗi máy chỉ xử lý một công đoạn tại một thời điểm và có thời gian khả dụng riêng; thời gian xử lý của mỗi thao tác là cố định và không thể gián đoạn; trình tự xử lý công đoạn được xác định trước; thời gian thiết lập được tính vào thời gian xử lý, trong khi thời gian di chuyển giữa các máy không được tính; tất cả máy móc và công việc đều sẵn sàng từ đầu; các giai đoạn phải hoàn thành theo thứ tự; mỗi máy không thể xử lý nhiều thao tác cùng lúc; máy hoạt động liên tục cho đến khi hoàn tất tất cả công việc mà không có thời gian dừng; thời gian xử lý được biết trước, cho phép nghiên cứu trong bối cảnh điều độ xác định; và mỗi công việc sẽ trải qua nhiều công đoạn.
CÁC CHỈ SỐ, THAM SỐ
Tập hợp các công việc J
M= {M1, M2, M3, …, Mm} m là số lượng máy
Tập hợp các công đoạn L l là số lượng các công đoạn
Các chỉ số j: Chỉ số các công việc j∈J i: Chỉ số của các máy i∈M k: Chỉ số các công đoạn k∈L
Tham số bài toán pjki: thời gian gia công các công việc j trên máy i tại giai đoạn k
HÀM MỤC TIÊU, BIẾN QUYẾT ĐỊNH, RÀNG BUỘC
Hàm mục tiêu là cực tiểu tổng thời gian hoàn thành các công việc (Makespan)
Min (C max) , với C max là makespan, chính là tổng thời gian hoàn thành của tất cả các công việc:
Cjk Thời gian hoàn thành của công việc j tại công đoạn k
Mỗi công việc phải được gia công trên chính xác một máy tại mỗi công đoạn
Mỗi máy có thể gia công được một công việc tại một thời điểm
Trình tự công việc trên mỗi máy phải khả thi:
ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN
Quy trình ứng dụng giải thuật di truyền (GA) vào bài toán điều độ bao gồm 7 bước chính: mã hóa và giải mã nhiễm sắc thể, tạo quần thể ban đầu, thực hiện chọn lọc, tiến hành lai chéo, áp dụng đột biến, thực hiện thay thế, và xác định điều kiện dừng Các bước này được trình bày chi tiết dưới đây.
4.4.1 Mã hóa nhiễm sắc thể
Biểu diễn chính xác các nhiễm sắc thể là yếu tố then chốt quyết định hiệu quả của giải thuật di truyền (GA) trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Mã hóa nhiễm sắc thể trong giải thuật di truyền
Trong nghiên cứu này, mỗi nhiễm sắc thể đại diện cho một giải pháp khả thi cho bài toán điều độ flowshop linh hoạt (FFSP) Mỗi nhiễm sắc thể được cấu thành từ một dãy số nguyên, trong đó mỗi gen tương ứng với một công việc cụ thể Thứ tự của các gen trong nhiễm sắc thể thể hiện trình tự thực hiện các công việc trên các máy Ví dụ, nhiễm sắc thể [3, 1, 5, 2, 4] chỉ ra rằng công việc J3 sẽ được thực hiện trước, tiếp theo là J1, J5, J2 và cuối cùng là J4.
Ví dụ dưới đây sẽ biểu diễn một NST bao gồm thứ tự công việc đi qua các máy, với
12 công việc sẽ có 12 gen được biểu diễn trên NST
Hình 4.1 Đại diện nhiễm sắc thể
Cách biểu diễn cấu trúc trong nghiên cứu của Etiler et al (2004) tương tự như việc mô tả các công việc trong bài toán dưới dạng chuỗi Tuy nhiên, điểm khác biệt là thay vì sử dụng mã nhị phân như trong các phương pháp truyền thống, cách tiếp cận này sử dụng số nguyên để đại diện cho công việc, từ đó giúp đơn giản hóa quy trình mã hóa và giải mã.
Giải thuật di truyền sử dụng biểu diễn nhiễm sắc thể để tìm kiếm hiệu quả trong không gian giải pháp khả thi, nhằm tìm ra giải pháp tối ưu hoặc gần tối ưu cho bài toán FFSP.
Phương pháp khởi tạo quần thể mà luận văn áp dụng là các nhiễm sắc thể ngẫu nhiên
Phương pháp này cho thấy rằng các nhiễm sắc thể được tạo ra thông qua việc phân công ngẫu nhiên công việc cho các máy, miễn là các ràng buộc về khả năng và thứ tự thực hiện được tuân thủ Điều này đảm bảo rằng các lô hàng không được giao cho những máy móc không phù hợp với yêu cầu của chúng.
Quần thể ban đầu bao gồm các nhiễm sắc thể được tạo ra ngẫu nhiên hoặc theo một số quy tắc kinh nghiệm Số lượng nhiễm sắc thể trong quần thể phụ thuộc vào độ phức tạp của bài toán; khi số công việc cần điều độ tăng lên, độ phức tạp cũng tăng theo, đòi hỏi số lượng nhiễm sắc thể trong quần thể phải tăng để đảm bảo sự đa dạng Trong ví dụ này, với 5 công việc, số lượng nhiễm sắc thể được chọn là N=5, bao gồm các nhiễm sắc thể được lấy theo quy tắc kinh nghiệm như SPT, LPT, FCFS, cùng với 2 nhiễm sắc thể được tạo ngẫu nhiên.
Mã hóa các phương án theo luật kinh nghiệm, kết hợp với hai NST ngẫu nhiên, tạo ra quần thể ban đầu với thứ tự hàm mục tiêu tăng dần.
Luật kinh nghiệm SPT (Shortest processing time): công việc nào có tổng thời gian gia công ngắn nhất thì làm trước Ta có thứ tự điều độ là:
Luật kinh nghiệm LPT (Longest processing time): công việc nào có tổng thời gian gia công dài nhất thì làm trước Ta có thứ tự điều độ là:
Luật kinh nghiệm FCFS (First Come First Serve): công việc nào có tổng thời gian gia công dài nhất thì làm trước
Các NST còn lại được tạo ngẫu nhiên:
Kiểm tra số lượng NST đã đạt kích thước quần thể
Tạo lời giải dựa trên các luật phân việc Đưa các NST được tạo vào quần thể
Hoán vị ngẫu nhiên để tạo ra các lời giải
Hình 4.2 Quy trình khởi tạo quần thể ban đầu
Quá trình chọn lọc xác định các nhiễm sắc thể để giao phối và sinh sản, bao gồm cả số lượng con mà mỗi nhiễm sắc thể tạo ra Mục tiêu chính là chọn những cá thể nổi trội làm cha mẹ Trong nghiên cứu này, phương pháp K-Tournament Selection được áp dụng để tìm kiếm cha mẹ cho quá trình sinh sản.
Lựa chọn người chiến thắng (Giá trị thích nghi tốt nhât)
Chọn làm cá thể bố mẹ
Xác định kích thước giải đấu
Lựa chọn ngẫu nhiên thí sinh
Số lượng cá thể đạt như mong muốn
Tính giá trị hàm mục tiêu của từng cá thể
Hình 4.3 Quy trình diễn ra K-Tournament Selection
Trong K-Tournament Selection, mỗi giải đấu chỉ chọn một cha mẹ duy nhất, đó là nhà vô địch của giải đấu Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được số lượng cha mẹ mong muốn Lưu ý rằng việc lựa chọn cha mẹ là hoàn toàn độc lập với các lựa chọn khác.
Giả sử GAs yêu cầu M cá thể cha mẹ để tiến hành lai chéo, chúng ta sẽ tổ chức M giải đấu cá nhân, mỗi giải đấu có kích thước K Từ đó, chúng ta sẽ chọn ra M người chiến thắng để làm cha mẹ cho thế hệ tiếp theo.
Hình 4.4 Minh họa cho phương pháp K-Tournament Selection
Lai chéo (Crossover) là một toán tử di truyền quan trọng trong thuật toán di truyền (GAs), được sử dụng để kết hợp thông tin di truyền của hai bố mẹ nhằm tạo ra con cái mới Trong nghiên cứu này, phương pháp lai chéo hai điểm được áp dụng, trong đó hai điểm trên nhiễm sắc thể của bố mẹ được chọn để trao đổi đoạn gen ở giữa, tạo ra hai cá thể con Toán tử lai chéo giúp ngăn chặn sự trùng lặp chính xác của các cá thể bố mẹ trong quần thể mới, đảm bảo rằng quần thể mới không chỉ tồn tại ở thế hệ tiếp theo mà còn mang những đặc điểm và phẩm chất mong muốn từ các bậc cha mẹ.
Trong hoạt động lai chéo, tỉ lệ lai chéo (crossover rate) là một thông số quan trọng, thể hiện số lần xảy ra trao đổi chéo giữa các nhiễm sắc thể trong một thế hệ Tỉ lệ này cho biết khả năng hai nhiễm sắc thể trao đổi một số bộ phận của chúng Tỉ lệ trao đổi chéo 100% có nghĩa là tất cả con cái đều được tạo ra thông qua quá trình này, trong khi tỉ lệ 0% cho thấy thế hệ mới sẽ được sao chép chính xác từ quần thể cũ, ngoại trừ các cá thể phát sinh từ đột biến Tỉ lệ chéo nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
Chọn ngẫu nhiên 2 cá thể từ lứa giao phối (dựa theo crossover rate)
Chọn 2 diểm giao cắt trên NST cha mẹ để lai chép
Hoán đổi các đoạn giao cắt của NST cha mẹ để tạo cá thể con
Kiểm tra độ trùng lặp giữa 2 NST
Thay thế các gen bị trùng No lặp bằng gen thiếu
Tạo ra cá thể con mới
Tính toán độ thích nghi (makespan)
Kết thúc Cập nhật vào quần thể
Hình 4.5 Quy trình hoạt động lai chéo
Dưới đây là mô tả cách hoạt động của toán tử lai chéo:
Hình 4.6 Mô tả quá trình lai chéo cha mẹ và tạo cá thể con cái
Sau khi quá trình giao phối hoàn tất, giá trị độ thích nghi của cá thể con sẽ được đánh giá Nếu giá trị này cao hơn giá trị độ thích nghi của các cá thể trong quần thể, cá thể con sẽ thay thế các cá thể hiện tại trong quần thể.
4.4.5 Đột biến Đột biến thường diễn ra sau quá trình lai chéo Quá trình đột biến rất quan trọng để đưa tính biến đổi vào quần thể, giúp khám phá không gian lời giải kỹ lưỡng hơn Chúng ta sẽ tập trung vào phương pháp đột biến hoán đổi vị trí (swap mutation), trong đó hai phần tử trong chuỗi được hoán đổi cho nhau Điều này tạo ra sự thay đổi trong khi vẫn giữ độ dài chuỗi không đổi phương pháp này rất phù hợp để giải trình tự các vấn đề như điều độ công việc Xác suất đột biến (mutation rate) là tỉ lệ xác định có bao nhiễm nhiễm sắc thể sẽ bị đột biến trong một thế hệ
Lựa chọn các cá thể để đột biến
Kiểm tra độ trùng lặp giữa 2 NST Áp dụng hoán đổi đột biến
Thay thế các gen bị trùng lặp bằng gen thiếu No
Tạo ra cá thể con mới
Thay thế, tạo thế hệ mới
Tập hợp các cá thể con sau khi lai chéo
Hình 4.7 Quy trình diễn ra đột biến
ÁP DỤNG MÔ HÌNH VÀO BÀI TOÁN THỰC TẾ
DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
Mô hình điều độ được sử dụng để quản lý đơn hàng, trong đó các chi tiết được phân bổ qua các máy và cuối cùng sẽ được tập trung tại khu vực lắp ráp.
Mô hình điều độ được áp dụng cho các đơn hàng có số lượng đặt hàng lớn trong tháng 10/2022, theo chỉ đạo từ bộ phận kế hoạch kinh doanh Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng mô hình cho dữ liệu tuần của các đơn hàng này.
Thời gian thiết lập máy cho sản phẩm được xác định dựa trên ý kiến của các tổ trưởng tại từng khâu sản xuất, với giả định rằng thời gian thiết lập máy cho các sản phẩm khác nhau là như nhau.
Thời gian bắt đầu điều độ được xác định từ ngày 03/10/2022, đánh dấu thời điểm 0 Thời gian tới hạn cho công việc sẽ được tính bằng ngày hẹn giao hàng trừ đi ngày bắt đầu điều độ Để đảm bảo tính đồng nhất với thời gian gia công, thời gian tới hạn sẽ được quy đổi thành đơn vị ngày, phù hợp với lịch hoạt động của nhà máy 24/7.
Dữ liệu đầu vào cho bài toán điều độ thực tế bao gồm thời gian gia công tính theo ngày, với 12 chi tiết được phân bổ qua các công đoạn và máy móc như thể hiện trong hình 3.3.
Dựa trên dữ liệu từ các đơn hàng, quy trình gia công và thời gian gia công, chúng tôi đã tổng hợp được bộ dữ liệu cần thiết, bao gồm các công việc cần điều độ (bảng 5.1) và trình tự gia công cùng thời gian gia công (bảng 5.2) Để thuận tiện cho việc theo dõi, các công đoạn được ký hiệu là O (Operation) và J (công việc hay đơn hàng), chi tiết có thể tham khảo trong bảng 5.1 và 5.2 bên dưới.
Bảng 5.1 Quy ước ký hiệu các công việc (đơn hàng) trong mô hình toán
STT Mã chi tiết Công việc Ký hiệu
Bảng 5.2 Bảng thời gian gia công của các công việc
Uốn Gia công, cắt gọt Hàn Bắn cát
Một số công việc không đi qua hết các công đoạn nên để thời gian xử lý bằng 0.
CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU ĐỘ BẰNG NGÔN NGỮ PYTHON
Chương trình điều độ được phát triển bằng Python trên Google Colab, một nền tảng Jupyter Notebook trực tuyến cho phép người dùng tạo và chia sẻ notebook mà không cần cài đặt phần mềm Google Colab hỗ trợ chạy mã Python qua trình duyệt, lý tưởng cho phân tích dữ liệu, học máy và giáo dục, với khả năng sử dụng tài nguyên CPU, GPU và TPU mạnh mẽ Chương trình nhận đầu vào từ người dùng về tỉ lệ đột biến, số lượng NST trong quần thể và ngày bắt đầu điều độ, đồng thời đọc dữ liệu từ file Excel về sản phẩm và quy trình gia công Kết quả đầu ra bao gồm thứ tự công việc điều độ tối ưu với thời gian hoàn thành tối thiểu (Makespan), cùng với biểu đồ cải thiện hàm mục tiêu và biểu đồ Gantt cho quá trình sản xuất Mã nguồn của chương trình được trình bày trong phụ lục.
Cụ thể quá trình thao tác với chương trình như sau:
Bước 1: Nhập dữ liệu vào file excel đầu vào của đơn hàng cần điều độ có chứa sheet:
Thời gian gia công tấm là một yếu tố quan trọng trong quy trình sản xuất, bao gồm các bước Cắt, Chấn uốn, Gia công, Hàn, Bắn cát và Phun sơn Mỗi sản phẩm sẽ được gia công theo thứ tự mặc định, và nếu công đoạn nào không có trong quy trình, thời gian gia công cho công đoạn đó sẽ được tính là 0 Việc thống kê thời gian gia công giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao hiệu quả làm việc.
Hình 5.1 Sheet thời gian gia công
Bước 2: Bấm chạy chương trình
Trên giao diện của trình Goooogle Colab, Chọn Runtime Run all
Hình 5.2 Chạy chương trình điều độ
Sau khi nhấn nút chạy, chương trình sẽ tiến hành các vòng lặp cho đến khi đạt được điều kiện dừng, nhằm tính toán thứ tự điều độ với hàm mục tiêu tối ưu nhất.
Bước 4: Đọc kết quả chương trình
Hình 5.3 Kết quả sau khi chạy chương trình
Sau khi hoàn thành các vòng lặp của thuật toán di truyền (GA) và đạt được điều kiện dừng, chương trình sẽ cung cấp kết quả bao gồm thứ tự điều độ trên máy, giá trị hàm mục tiêu và tổng thời gian hoàn thành công việc Bên cạnh đó, chương trình cũng sẽ hiển thị hai biểu đồ: một là biểu đồ cải thiện hàm mục tiêu qua các lần lặp, và hai là biểu đồ Gantt thể hiện thứ tự điều độ đã tìm được.
Kết quả sau khi chạy chương trình
Số lượng nhiễm sắc thể (NST) trong quần thể là chỉ số quan trọng phản ánh sự đa dạng sinh học trong môi trường Với n = 12, việc lựa chọn số lượng NST trong quần thể là P = 100 giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cấu trúc di truyền và sự phong phú của các loài trong không gian sinh thái.
Tiến hành chạy chương trình điều độ với các bộ tham số đầu vào có số vòng lặp là 400
Số lượng thế hệ cho mỗi vòng lặp là 2000, tuy nhiên để đạt được kết quả điều độ tối ưu, cần thực hiện nhiều lần với sự thay đổi về tỷ lệ đột biến và tỷ lệ lai chéo Dưới đây là bảng kết quả từ chương trình điều độ, thể hiện sự thay đổi của tỷ lệ lai chéo và tỷ lệ đột biến.
Bảng 5.3 Kết quả điều độ với các tham số đầu vào khác nhau
STT Tỉ lệ lai chéo Tỉ lệ đột biến Makespan (ngày)
Hình 5.4 trình bày sự so sánh kết quả điều độ Makespan khi tỉ lệ đột biến thay đổi Đồ thị cho thấy các giá trị thời gian hoàn thành biến động một cách ngẫu nhiên và không theo một xu hướng tuyến tính rõ ràng.
Hình 5.5 Biểu đồ thể hiện độ cải thiện của lời giải và số thế hệ
Thứ tự điều độ công việc tối ưu trên python [5, 11, 2, 7, 8, 1, 4, 9, 6, 0, 10, 3] Giá trị của lời giải tối ưu là 75 ngày
Do tính chất của Python coi số 0 là một số, kết quả cần cộng thêm 1 để có số công việc chính xác Thứ tự các công việc được sắp xếp như sau: [6, 12, 3, 8, 9, 2, 5, 10, 7, 1, 11, 4].
Kết quả cho thứ tự đơn hàng điều độ tương ứng với Makespan bằng 75 là chính xác như hình vẽ dưới đây
Hình 5.6 Gantt Chart của kết quả điều độ các công việc
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ lập bảng so sánh kết quả điều độ tuần 1 dựa trên ba điều kiện dừng khác nhau và phương pháp điều độ theo kinh nghiệm của công ty Mục tiêu là đánh giá hiệu quả của mô hình điều độ thông qua việc phân tích các kết quả thu được từ từng điều kiện Việc so sánh này sẽ giúp xác định phương pháp tối ưu, từ đó cải thiện quy trình điều độ và nâng cao hiệu quả công việc.
Bảng 5.4 Bảng so sánh kết quả điều độ
Thời gian hoàn thành Makespan (ngày) Thời gian chạy (s)
Giải thuật di truyền mang lại nhiều ưu điểm nổi bật, bao gồm việc rút ngắn thời gian hoàn thành công việc và nâng cao tính khả thi trong việc tìm ra lời giải tối ưu Thời gian tìm kiếm lời giải cũng được cải thiện đáng kể, cho thấy hiệu quả của việc áp dụng giải thuật này trong các bài toán tối ưu hóa.