Mô hình toán cho bài toán điều độ sản xuất dùng cho hệ thống đẩy kéo và hỗn hợp

Bài viết trình bày việc mở rộng và phát triển mô hình điều độ được xây dựng bởi Herer và Masin (1997), hiệu chỉnh mô hình để áp dụng cho trường hợp đẩy và kéo để giải quyết bài toán điều độ sản xuất cho sản phẩm điện tử.

TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 133 MƠ HÌNH TỐN CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ SẢN XUẤT DÙNG CHO HỆ THỐNG ĐẨY/KÉO VÀ HỖN HỢP Ngày nhận bài: 08/09/2015 Ngày nhận lại: 28/09/2015 Ngày duyệt đăng: 26/02/2016 Nguyễn Ngọc Bình Phương1 Phan Trí Tuấn Anh2 Đường Võ Hùng3 TĨM TẮT Trong nghiên cứu này, mở rộng phát triển mô 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 toán 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 Giới thiệu123 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 công 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 134 KINH TẾ nghiệp hóa Đây hội thách thức cho nhà đầu tư quản lý Việt nam Theo quan điểm hệ thống, công ty sản xuất hạt nhân tham gia tích cực vào hoạt động vận hành chuỗi cung ứng, tất nhiên đóng góp phần lớn vào chi phí vận hành chung hệ thống Theo SimchiLevi cộng (2000), Matinrad cộng (2013) nhà quản lý đầu tư quan tâm nhiều đến vận hành hệ thống cung ứng cơng ty mình, đặc biệt công tác liên quan đến sản xuất tồn kho, công tác chiếm phần lớn chi phí vận hành chung doanh nghiệp Trong mơi trường cạnh tranh khó khăn nay, doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều áp lực từ việc sản xuất đa dạng chủng loại sản phẩm, cải thiện nâng cao chất lượng, tiết giảm chi phí sản xuất tồn kho,… Đây thực trở ngại lớn nhà quản lý công ty sản xuất công nghiệp Việt Nam Chúng ta biết rằng, khó khăn giải nhà quản lý có kế hoạch sản xuất phù hợp, nguồn lực hoạch định sử dụng hợp lý, có chuẩn bị chu đáo cho tất kế hoạch vận hành,… Thực tế cho thấy rằng, toán điều độ quan trọng ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác sản xuất dịch vụ Magatão cộng (2011) nghiên cứu điều độ kế hoạch cung cấp chất lỏng (khí, gas, hóa chất), Savsar cộng (2013) tính tốn đường kế hoạch vận hành hệ thống xe buýt công Kuwait, hay Leaven Qu (2011) cải thiện chất lượng lịch hẹn khách hàng khám bệnh cách tối ưu hóa nguồn lực hệ thống Bên cạnh đó, việc xếp phân bổ nguồn nhân lực quan trọng toán điều độ thể qua nghiên cứu Pastor Corominas (2010) Trong nghiên cứu mình, tác giả xây dựng mơ hình quy hoạch ngun hỗn hợp phân tích thứ bậc để phân cơng nguồn nhân lực, đặc trưng quản lý dịch vụ Chung cộng (2011) nghiên cứu toán điều phối nguồn lực dịch vụ cho thuê phim Blockbuster, mô hình xem xét thời gian thực dịch vụ, giảm lực lượng lao động, giảm chi phí vận chuyển tận dụng tối đa công suất sử dụng, nghiên cứu thực tế cho loại hình dịch vụ Trong đó, Gelogullari Logendran (2010) giải toán điều độ cho sản phẩm bo mạch ngành sản xuất điện tử,… Do đó, thấy toán điều độ cần thiết sản xuất lẫn dịch vụ, đặc biệt điều kiện sản xuất Việt Nam cần công cụ hỗ trợ việc lập kế hoạch triển khai đơn hàng theo tiến độ Gần nhất, Marichelvam Prabaharan (2015) khẳng định toán điều độ cho tình cụ thể sản xuất công nghiệp thật cần thiết giúp cho nhà quản lý định kịp thời Hơn nữa, kế hoạch sản xuất rõ ràng cụ thể dễ dàng thực hiện, cập nhật nhanh chóng thực cần thiết cho doanh nghiệp sản xuất Việt Nam, vấn đề giải nghiên cứu này, kết nghiên cứu thực cần thiết bối cảnh Việt Nam Chúng ta biết rằng, với xu hướng hội nhập quốc tế khu vực thực Việt Nam, ngày nhiều khu công nghiệp công ty sản xuất công nghiệp đầu tư mở rộng sản xuất Việt Nam Quá trình hội nhập gia tăng áp lực cạnh tranh doanh nghiệp sản xuất hàng hóa Việt Nam, đặc biệt công ty chuyên sản xuất gia công, việc đảm bảo tiến độ chi phí gia cơng nhiệm vụ quan trọng nhà quản lý đầu tư Để đảm bảo điều này, công tác điều độ lập kế hoạch sản xuất cần thiết phải có chuẩn bị hỗ trợ kịp thời Liên quan đến toán điều độ, có nhiều cách tiếp cận tùy thuộc vào hệ thống vận hành hệ thống đẩy, hệ thống kéo, hay hỗn hợp, cụ thể sau: i) Đối với hệ thống đẩy: sản xuất theo kế hoạch sản lượng định trước, nguyên vật liệu, bán thành phẩm, linh kiện,… “đẩy” từ trạm làm việc trước đến trạm làm việc sau TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 (Buzacott Shannthikumar, 1993, Cochran Kim, 1998, ) Triết lý sản xuất theo kiểu đẩy phù hợp với ngành sản xuất với sản lượng lớn, đáp ứng nhu cầu lớn, ổn định, phục vụ thị trường rộng lớn, công ty đa quốc gia, công ty sản xuất hàng điện tử, xe hơi, đồ gia dụng,… Như nghiên cứu Gelogullari Longendran (2010) giải toán điều độ lĩnh vực điện tử (sản phẩm bo mạch điện tử), sản xuất hàng điện tử phổ biến khu công nghiệp Việt Nam, Rehman Asad (2010) nghiên cứu toán điều độ nhà máy sản xuất xi-măng có khai thác ngun liệu đá vơi phục vụ cho quy trình sản xuất, cần thiết với công ty sản xuất xi-măng Việt Nam Gần Hamdi cộng (2015) Cura (2015) giải toán điều độ dây chuyền (flowshop scheduling) Trong nghiên cứu đó, tổng thời gian hồn thành tất đơn hàng quan tâm toán điều độ Ngoài ra, độ trễ mặt thời gian đơn hàng quan tâm nghiên cứu thực tiễn Ngày nay, biết việc sản xuất với sản lượng lớn không phù hợp, nhu cầu khách hàng ngày đa dạng việc sản xuất theo lơ, hay theo nhu cầu có ưu ii) Đối với hệ thống kéo: triết lý sản xuất theo kiểu Nhật phù hợp với kiểu sản xuất theo lô nhỏ, sản xuất có nhu cầu Trong vài thập kỷ gần triết lý sản xuất áp dụng rộng rãi nhiều công ty nhiều quốc gia khác giới Hệ thống nghiên cứu từ vài thập kỷ trước Sumichrast cộng (1992), Anwar Nagi (1997) Bài toán điều độ theo triết lý sản xuất kiểu Nhật (hay gọi Just in time - JIT) toán quan trọng quản trị sản xuất (Moslehi Rohani, 2012) Trước đó, Gstettner Kuhn (1996) phân tích việc kiểm sốt kế hoạch sản xuất thơng qua hệ thống kanban, hệ thống kiểm soát số lượng bán thành phẩm không đổi (CONWIP - constant WIP) Việc ứng dụng rộng rãi thành công nhiều công ty 135 giới làm cho JIT trở nên phổ biến, đặc biệt nhiều công ty Mỹ sử dụng triết lý sản xuất nhân tố giúp công ty thành công iii) Hệ thống hỗn hợp: quan tâm nhiều thời gian gần Việc phát huy ưu điểm triết lý riêng giúp cho cơng ty có nhiều lợi hiệu điều độ lập kế hoạch sản xuất (Spearman cộng sự, 1990; Bonvik cộng sự, 1997;…) Trong thực tế, việc áp dụng mơ hình hỗn hợp cho nhiều lợi tùy thuộc vào liệu cụ thể nhu cầu, đơn hàng, thời gian gia công, thời gian giao hàng, nguồn lực sẵn có,… Việc chia sẻ nguồn lực thực tế thay đổi theo thời gian, áp lực từ khách hàng, nhà cung cấp…hoặc phát huy lợi hai hệ thống nghiên cứu Herer Masin (1997), Hopp Roof (1998) Việc ứng dụng mơ hình tốn cho toán điều độ lập kế hoạch sản xuất tùy thuộc vào yêu cầu sản xuất ràng buộc nguồn lực Đặc biệt, việc xác định lời giải trật tự gia cơng nhanh chóng giúp cho nhà quản lý định, hiệu chỉnh kế hoạch thực có đơn hàng xuất hiện, điều phù hợp với công ty sản xuất Việt Nam Đây vấn đề giải nghiên cứu Mơ hình tốn Để phát triển mơ hình tốn, chúng tơi dựa vào mơ hình xây dựng Herer Masin (1997), hiệu chỉnh cho trường hợp áp dụng riêng đẩy kéo Trong q trình nghiên cứu mơ hình điều độ cho sản phẩm điện tử cơng ty Nhật đầu tư Việt Nam, nhận thấy việc hiệu chỉnh mơ hình hồn tồn phù hợp Hơn nữa, việc ứng dụng thuật tốn Tabu cho kết nhanh chóng nên dễ dàng giúp cho nhà quản lý hiệu chỉnh cập nhật kế hoạch sản xuất mình, đóng góp quan trọng nghiên cứu Mơ hình tốn xây dựng dựa biến, tham số số, giới thiệu sau: KINH TẾ 136 2.1 Nhóm số: i tập số loại sản phẩm i  1, 2, , 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 it 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 t OI i mức tồn kho dư sản phẩm i thời điểm điều độ UI i 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 MPn thời gian gia cơng trung bình trạm làm việc n MPpn thời gian gia cơng trung bình trạm làm việc n trường hợp kéo RLk thời gian dự kiến sản phẩm thứ k sẵn sàng đưa vào điều độ FN k 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 Z kt 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 U kit biến [0, 1] (binary) sản phẩm i có thứ tự điều độ k hoàn 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 toán chi tiết cho hệ thống thiết lập trình bày sau: 2.4 Hệ thống hỗn hợp: Hàm mục tiêu: T I T I T I Min Z   CH i * Init   CBi * Bcit   Chwipi *WIPit t 1 i 1 K I J N t 1 i 1 N   Ykij * Csin   X 1i * Csin k  i 1 j 1 n 1 n 1 t 1 i 1 , (1) TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 137 Các ràng buộc: K T k 1 t 1  X ki   dit i  I , I X i 1 ki (cân nhu cầu) (2)  k  K , (mỗi lần có sản phẩm gia cơng) K OI i  UI i  U kit  dit  Init  Bcit i  I , t  1, (cân tồn kho t = 1) (3) (4) k 1 K Ini (t 1)  Bci (t 1)  U kit  dit  Init  Bcit i  I , t  2, , T , (cbtktại t > 1) (5) k 1 K Iwipi  [Vkit  U kit ]  WIPit i  I , t  1, (cân bán thành phẩm t = 1) (6) k 1 K WIPi (t 1)  [Vkit  U kit ]  WIPit i  I , t  2, , T , (cbbtptại t > 1) (7) k 1 Vkit  X ki *Zkt k  K , t T , i  I , (8) U kit  X ki *Fkt k  K , t T , i  I , (9) Ykij  X ( k 1)i *X kj k  2, , K , i  j, (10) Ykij  k  2, , K , i  j, (11) Ykij  k  1, (12) X ki  Zkt  1,5  Vkit k  K , t  T , i  I , (13) X ki  Zkt  1,5*Vkit k  K , t T , i  I , (14) X ki  Fkt  1,5  U kit k  K , t T , i  I , (15) X ki  Fkt  1,5*U kit k  K , t T , i  I , (16) X ( k 1)i  X kj  1,5  Ykij k  2, , K , i  j, (17) X ( k 1)i  X kj  1,5*Ykij k  2, , K , i  j, (18) Trong đó, ràng buộc 13 14 tuyến tính hóa ràng buộc 8, ràng buộc 13 14 đảm bảo 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 Thời gian gia cơng trung bình trạm:  I  I X *  Y * t X 1i *  tpin  tsin    kij ijn    in  kj k   i 1 i 1 MPn  K K n, (19) Giá trị dự báo phân tích (thời gian dự kiến hồn thành m thùng chứa trạm n) An1  MPn n, (20) KINH TẾ 138     An ( m1) Anm  An1 * 1  N *  m  1    Al ( m 1)    l 1 n, m  2, , M (21) Giá trị hiệu chỉnh tuyến tính hóa Anm  An1 *CoAn * m  CoBn  n, m  2, , M (22) Ước lượng thời gian bắt đầu hoàn thành đơn hàng thứ k danh sách điều độ RLk  k  1, (23) N RLk  RL( k 1) + A n 1 nM k>1, M N FN k  RLk + AnM k, (ước lượng thời gian bắt đầu) (24) (ước lượng thời gian kết thúc) (25) n 1 t Z a 1 t k1a t R a a 1   Z k2 a  RLk LN t 1 a  RLk  Z kt LN T Z t 1 t 1   Z ka  Z kt kt 1 t a 1 a 1  Fk1a   Fk2a t a a 1  FN k LN t 1 R a 1 F (26) (đảm bảo điều độ trước xong) (27) a k , t , (đảm bảo điều kiện khả thi cho xếp) (28) (đảm bảo công việc thời điểm) (29) k2 >k1 , t , t 1   Fka  Fkt (đảm bảo thứ tự hoàn thành trước sau) k , t , (30) (đảm bảo thời gian hoàn thành trước sau) (31) (đảm bảo điều kiện khả thi cho hoàn thành) (32) a 1  FN k LN T k , t , k , t R (thứ tự điều độ trước sau thời điểm) a 1 R a 1 k2 >k1 , t , a 1  Fkt k , t , 1 k , (đảm bảo cơng việc hồn thành thời điểm) (33) Rt  Rmax t , (đảm bảo điều kiện khả thi mặt thời gian) (34) t 1 kt X ki , Zkt , Fkt ,U kit ,Vkit , Ykij  0,1 i, j, k , t , (biến 0, 1) (35) Init , Bcit ,WIPit [integer] i, t , (biến nguyên) (36) TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 MPn , Anm , RLk , FNk , Rt  n, m, k , t , 139 (37) 2.5 Hệ thống kéo: để áp dụng cho hệ thống kéo, số ràng buộc hiệu chỉnh sau: MPpn  MPn n  1, An1  MPpn n  1, (đảm bảo thời gian cơng) [thời gian hồn thành thùng (39) m thùng (40)]     An ( m1) Anm  MPpn * 1  *  m  1    Al ( m1)    l 1 n  1, 2, m  2, , KB1,2 (38) (39) (40) Để chia nhỏ hệ thống, xây dựng số ràng buộc sau: MPpn   AL , KB( s1) S n  (thay thùng chứa m kanban KBtại trạm liên tiếp) (41) MPpn  MPS 1 n2 An1  MPpn (42) n  1, (43)     An ( m1) Anm  MPpn * 1  *  m  1    Al ( m1)    l 1 n  1, 2, m  2, , KB1,2 (44) Tuyến tính hóa ràng buộc phi tuyến: Anm  MPpn *CoAn * m  CoBn  RLk  n  1, 2, m  2, , KBS ( s 1) k=1, (45) (46) RLk  RL( k 1) + A n 1 nKB( N 1) N k>1, M FN k  RLk + AnKB( n1) N k, (47) (48) n 1 2.6 Hệ thống đẩy: Mơ hình hiệu chỉnh số ràng buộc để áp dụng cho hệ thống đẩy cụ thể sau (do hệ thống đẩy bán thành phẩm liên tục nên việc hiệu chỉnh mơ hình khác so với hệ thống kéo): RLk  k=1, RLk  RL( k 1) +MP1 (49) k>1, (đảm bảo điều kiện điều độ khả thi hệ thống) (50) FNk  RLk +Flowtimei k, X ki  1, (đảm bảo điều kiện hoàn thành hệ thống) (51) Những ràng buộc lại tương tự hệ thống hỗn hợp Giải thuật Tabu Chúng ta biết rằng, Tabu thuật toán giải hiệu toán lớn, độ phức tạp cao, áp dụng cho nhiều lĩnh vực ngành quản lý cơng nghiệp Đặc biệt, tốn lập kế hoạch điều độ sản xuất Chiang (1998); MacKendall Jr Shang (2008); Đường (2013); Ahani Asyabani (2014),…Đối với toán điều độ nghiên cứu này, thấy KINH TẾ 140 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 công sau bước tìm kiếm Tại bước, sau có giá trị thời điểm điều độ hồn 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 hoàn thành mới: với bước tìm kiếm mới, trật tự gia công thay đổi, thời điểm điều độ hồn 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) FNk  RLk 1  ( flowtime) (53) 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 khác, giải thuật lựa chọn sản phẩm vị trí thay sản phẩm vị trí khác Các lựa chọn hoàn toàn 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 soát 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 khơng tốt lời giải tốt sau Retmax bước không 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 toán nhỏ với loại sản phẩm thời đoạn điều độ Dữ liệu minh họa cho mơ hình công 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 trình gia công: 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 Tabu phi tuyến Tabu tuyến tính Optimum tuyến tính Hàm mục tiêu 184.117 184.117 184.117 Bước lặp 1551 1618 1221968 Thời gian 00:00:02 00:00:02 25:39:00 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 141 đáp ứng nhu cầu cho tuần liên tiếp cụ thể sau: 4.2.1 Bài toán 1: toán điều độ lập kế hoạch sản xuất cho tuần Dữ liệu tốn 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: Với kết trên, nhận thấy giải thuật Tabu có hiệu lời giải 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 tốn ứng dụng Bảng Tóm tắt kết tốn Thơng số Hệ thống sản xuất Kéo Đẩy Hỗn hợp WIP (boxes) 32 38 32 Thiếu hàng tồn kho (boxes) Dư hàng tồn kho (boxes) / 835.800 966.494 835.800 20 39 20 Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) - Trật tự gia công theo hệ thống đẩy: 1 2 3 1 1 3 2 2 1 1 3 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 3 1 1 1 2 3 2 2 1 1 3 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 3 1 1 1 2 3 2 2 1 1 3 4.2.2 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 Thơng số Hệ thống sản xuất Kéo Đẩy Hỗn hợp WIP (boxes) 34 38 32 Thiếu hàng tồn kho (boxes) 8 Dư hàng tồn kho (boxes) / / / 771.777 926.159 785.227 20 19 18 Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) - Trật tự gia công theo hệ thống đẩy: 1 1 3 3 2 2 2 1 1 3 3 3 3 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 1 1 3 2 2 2 1 1 1 3 3 3 3 KINH TẾ 142 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 1 1 3 3 2 2 2 1 1 1 3 3 3 3 4.2.3 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 Thông số Hệ thống sản xuất Kéo Đẩy Hỗn hợp WIP (boxes) 31 36 31 Thiếu hàng tồn kho (boxes) 10 15 10 Dư hàng tồn kho (boxes) 3 876.420 1012940 876.420 27 27 27 Tổng chi phí (hàm mục tiêu) Thời gian giải (phút) - 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 ln 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 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ (47) 2016 xuất cách hiệu Đây điểm thành cơng nghiên cứu Ngồi ra, giải thuật Tabu xây dựng áp dụng để xác định lời giải (trật tự gia công) cách nhanh chóng, thành cơng nghiên cứu Với việc cho lời giải nhanh gọn, giải thuật áp dụng cho tốn điều độ mà tập đơn hàng có xu hướng thay đổi (tập động), điều phù hợp với thực tế sản xuất Việt nam Trong trường hợp đơn hàng thay đổi thêm bớt 143 đơn hàng, tách ghép đơn hàng,… Giải thuật hoàn toàn cung cấp trật tự gia công thời gian ngắn, giúp cho nhà quản lý hiệu chỉnh kịp thời kế hoạch sản xuất cập nhật thông tin đơn hàng tập đơn hàng điều độ, xây dựng kế hoạch điều độ cách hiệu Tuy nhiên, để mở rộng phạm vi ứng dụng, nghiên cứu nên tập trung vào toán nhu cầu thay đổi, thời gian gia công thay đổi Nghiên cứu tài trợ Trường Đại Học Bách Khoa khuôn khổ đề tài mã số: T-QLCN-2014-68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Ahani, G., and Asyabani, M (2014) A tabu search algorithm for no-wait job shop scheduling problem International Journal of operational research, 19(2), 246 - 258 Anwar, M.F., and Nagi, R (1997) Integrated lot sizing and scheduling for just-in-time production of complex assemblies with finite set ups International Journal of production research, 35(5), 1447-1470 Bonvik, A.M., Cough, C.E., and Gershwin, S.B (1997) A comparison of production line control mechanisms International journal of production research, 35(3), 789 - 804 Buzacott, J.A., and Shanthikumar J G (1993) Stochastic models of manufacturing system, Prentice Hall Chiang, W.C (1998) The application of a Tabu searchmetaheuristic to the assembly line balancing problem Annals of operation research, 77(0), 209 - 227 Chung, C., Dawande, M., Rajamani, D., and Sriskandarajah, C (2011) A short-range shceduling model for Blocbuster’s order-processing operation Interfaces, 41(5), 466 - 484 Cochran, J.K., and Kim S.S (1998) Optimum junction point location and inventory levels in serial hybrid push/pull production systems International journal of production research, 36(4), 1141 - 1155 Cura, Tunchan (2015) An evolutionary algorithm for the permutation flowshop scheduling problem with total tardiness criterion International journal of operational research, 22(3), 366 - 384 Đường, V H., (2013) Giải thuật Tabu cho toán cân dây chuyền sản xuất: nghiên cứu so sánh kết hợp thay đổi lời giải ban đầu điều kiện cải thiện lời giải Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP.HCM, 2(30), 25 - 36 Gelogullari, C.A., and Logendran R (2010) Group-scheduling problems in electronics manufacturing Journal of scheduling, 13(2), 177 - 202 Glover, F (1990) Tabu search: A tutorial Interfaces, 20(4), 74 - 94 Gstettner, S., and Kuhn, H (1996) Analysis of production control systems kanban and CONWIP International journal of operational research, 34(11), 3253 - 3273 144 KINH TẾ Hamdi, I., Oulamara A., and Loukil T (2015) A branch and bound algorithm to minimise the total tardiness in the two-machine permutation flowshop scheduling problem with minimal time lags International journal of operational research, 23(4), 387 - 405 Herer, Y.T, and Masin, M (1997) Mathematical programming formulation of CONWIP based production lines; and relationships to MRP International journal of production research, 35(4), 1067 - 1076 Hopp, W.J., and Roof, M.L (1998) Setting WIP levels with statistical throughput control (STC) in CONWIP production lines International journal of production research, 36(4), 867 -882 Huỳnh, T.P.L., Đường V.H., Nguyễn T.H.Đ (2013) Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu chuỗi cung ứng Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP.HCM, 3(31), 37 - 51 Leaven, L., and Qu X (2011) Improving appointment scheduling systems in outpatient clinics using a deterministic modeling approach (MILP), Proceedings of the 2011 industrial engineering research conference MacKendall Jr., A.R., and Shang J (2008) Tabu search heuristics for the crane sequencing problem International Journal of operational research, 3(4), 412 - 429 Magatão, L., Arruda, L.V.R., and Neves-Jr, F (2011) A combined CLP-MILP approach for scheduling commodities in a pipeline Journal of scheduling, 14(1), 57 - 87 Marichelvam, M.K., and Prabaharan, T (2015) Solving realistic industrial scheduling problems using a multi-objective improved hybrid particle swarm optimisation algorithm International journal of operational research, 23(1), 94 - 129 Matinrad, N., Roghanian E., and Razi Z (2013) Supply chain network optimization: A review of classification, models, solution techniques and futrure research Uncertain Supply chain management 1(1), - 24 Moslehi, G and Rohani, M (2012) Finding Pareto optima for maximum tardiness, maximum earlines and number of tardy jobs International journal of operational research, 14(4), 433 - 452 Pastor, R., and Corominas, A (2010) A bicriteria integer programming model for the hierarchical workforce scheduling problem Journal of modelling in management, 5(1), 54 - 62 Rehman, S.U., and Asad, M.W.A (2010) A mixed-integer linear programming (MILP) model for short-range production scheduling of cement quarry operations Asia-Pacific journal of operational research, 27(3), 315 - 333 Savsar, M., Alnaqi J., and Atash M (2013) Scheduling and routing of city buses for a public transport company International journal of operational research, 16(3), 304 - 328 Simchi-Levi, D., Kaminsky, P., and Simchi-Levi, E (2000) Designing and managing the supply chain: concepts, strategies, and cases studies, McGraw-Hill, Boston, USA Spearman, M.L., Woodruff, D.L and Hopp W.J (1990) CONWIP: a pull alternative to kanban International Journal of production research, 28(5), 879 - 894 Sumichrast, R.T., Rusell R.S., and Taylor III, (1992) A comparative analysis of sequencing procedures for mixed-model assembly lines in a just-in-time production system International Journal of production research, 30(1), 199 - 214  ... độ, có nhiều cách tiếp cận tùy thuộc vào hệ thống vận hành hệ thống đẩy, hệ thống kéo, hay hỗn hợp, cụ thể sau: i) Đối với hệ thống đẩy: sản xuất theo kế hoạch sản lượng định trước, nguyên vật liệu,... có hệ thống, thành công 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. .. theo hệ thống đẩy: 1 2 3 1 1 3 2 2 1 1 3 - Trật tự gia công theo hệ thống kéo: 3 1 1 1 2 3 2 2 1 1 3 - Trật tự gia công theo hệ thống hỗn hợp: 3 1 1 1 2 3 2 2 1 1 3 4.2.2 Bài toán 2: toán điều độ