c. Sản xuất theo dự án: (Open shop)
4.4.3. So sánh kết quả lập kế hoạch mặc định với kết quả của thuật
Việc so sánh của lịch trình mặc định đầu tiên với lịch trình tối ưu được thể
hiện trong bảng 4.11:
Bảng 4.11. So sánh lịch trình mặc định với lịch trình tối ưu
Tiêu chuẩn Lịch trình mặc định Lịch trình tối ưu Tiến trình sản phẩm Bivinadol 500, Bivinadol 325,
Bivinadol Power, Bivinadol Extra, Biviflu, Biviflu Night
Bivinadol 500, Bivinadol 325, Bivinadol Power, Biviflu, Biviflu Night, Bivinadol Extra Thời gian bắt đầu 26/07/2012 26/07/2012 Thời gian kết thúc 16/08/2012 15/08/2012 Tổng thời gian thực hiện/ giờ 152 giờ 144 giờ
Tương tự tiến hành thử nghiệm với số liệu ở các tháng 4,5,6 được thể hiện như bảng 4.12:
Bảng 4.12. So sánh lịch trình mặc định của tháng 4,5,6,7 với lịch trình tối ưu tháng 4,5,6,7 Tháng Tiêu chuẩn Lịch trình mặc định Lịch trình tối ưu Tháng 7 Tiến trình sản phẩm Bivinadol 500, Bivinadol 325, Bivinadol Power, Bivinadol Extra, Biviflu, Biviflu Night
Bivinadol 500, Bivinadol 325, Bivinadol Power, Biviflu, Biviflu Night, Bivinadol Extra Thời gian bắt đầu 26/07/2012 26/07/2012 Thời gian kết thúc 16/08/2012 15/08/2012 Tổng thời gian thực hiện/ giờ 152 giờ 144 giờ Tháng 6 Tiến trình sản phẩm Bivinadol 500; Bivinadol 325; Bivinadol Power; Bivinadol Extra; Biviflu Night
Bivinadol 325; Bivinadol Extra; Biviflu; Bivinadol 500; Bivinadol Power; Biviflu Night
Thời gian bắt đầu 26/6/2012 26/6/2012 Thời gian kết thúc 11/07/2012 09/07/2012 Tổng thời gian thực hiện/ giờ 112 giờ 96 giờ Tháng 5 Tiến trình sản phẩm Bivinadol 500; Bivinadol 325; Bivinadol Power; Bivinadol Extra; Biviflu;
Bivinadol 500; Bivinadol 325; Bivinadol Extra;
Biviflu Night Bivinadol Power; Biviflu Night; Biviflu
Thời gian bắt đầu 26/5/2012 26/5/2012 Thời gian kết thúc 31/05/2012 30/05/2012 Tổng thời gian thực hiện/ giờ 40 giờ 30 giờ Tháng 4 Tiến trình sản phẩm Bivinadol 500; Bivinadol 325; Bivinadol Power; Bivinadol Extra; Biviflu; Biviflu Night
Bivinadol 500; Bivinadol 325; Bivinadol Power; Bivinadol Extra; Biviflu; Biviflu Night
Thời gian bắt đầu 26/4/2012 26/4/2012
Thời gian kết thúc 29/4/2012 29/4/2012
Tổng thời gian thực
hiện/ giờ 32 giờ 32 giờ
Như vậy sau khi thử nghiệp chương trình với 4 tháng dữ liệu thực tế xin có nhận xét như sau:
Với lượng đặt hàng vào tháng 7 nhiều hơn các tháng trước đó, chương trình tối ưu đã cho ra các giải pháp lập trình sản xuất tốt hơn lập trình mặc định là một ngày. Như vậy cho thấy tiến trình tối ưu hóa làm việc có hiệu quả cho lập lịch sản xuất.
Ngoài ra chương còn tạo lập các giải pháp giúp cho việc chọn lựa tiến trình sản xuất được mở rộng hơn trong việc chọn lựa sản phẩm được sản xuất đầu tiên.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Một trong những yếu tố quan trọng trong cuộc cạnh tranh trên thị trường là giảm giá thành sản phẩm, quản lý chi phí. Việc có sẵn hệ thống máy tính lập lịch trình quản trị sản xuất đã phản ánh giá thành sản xuất thực tế, cho phép doanh nghiệp chọn các biện pháp hiệu quảđể giảm chi phí sản xuất và giá thành sản phẩm, nâng cao lợi nhuận kinh doanh.
Mục tiêu của luận văn là dựa trên nền tảng lý thuyết đã tạo ra một hệ thống lập lịch trình sản xuất thực tế. Hệ thống này đã nâng cao năng suất lao động thực tế
và giảm chi phí sản xuất cho doanh nghiệp tạo ra thế cạnh tranh có lợi cho doanh nghiệp.
Mặc dù vậy, với những cố gắn ban đầu trong việc nghiên cứu nên luận văn
đạt được những kết quả như sau:
1. Tạo ra một lịch trình Job-shop linh động dựa trên mô hình job shop cổ điển.
2. Cải tiến thuật toán Ant Colony Optimization để áp dụng vào thực trạng sản xuất của doanh nghiệp.
3. Xây dựng một hệ thống phần mềm ứng dụng trong việc quản lý lập lịch sản xuất cho doanh nghiệp.
Do thời gian có hạn nên phần nghiên cứu xin được kết thúc ởđây và cũng rất mong muốn sẽ phát triển đề tài theo hướng sau:
1. Cải tiến thuật toán tốt để cho một kết quả tốt hơn.
2. Cải tiến chương trình cho phép xử lý theo hướng tiếp cận hơn. 3. Mở rộng chương trình thử nghiệp trên các mô hình sản xuất khác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Gerard Chevalier, Nguyễn Văn Nghiến (2000), Quản lý sản xuất, Trung tâm Pháp-Việt đào tạo về quản lý, Tp. Hồ Chí Minh.
[2] Bùi Minh Giao Tiên (2002), Áp dụng mô hình Job-Shop linh động trong hệ hỗ
trợ lập lịch sản xuất, Luận án thạc sĩ khoa học, Đại học Khoa học tự nhiên, Tp. Hồ
Chí Minh.
[3] SOP/KTCD2012 (2012), Hệ thống máy đang được sử dụng trong công ty BV Pharma trong năm 2012.
[4] SOP/LKH2012 (2012), Đơn đặt hàng của phòng lập kế hoạch 2012.
[5] Benjamin P.-C. Yen, Kin Wah Chow and Mun Chu Yau (1998), On the Design and Development of User Interfaces in Interactive Scheduling System, Hong Kong University of Science and Technology, China.
[6] B. Gi_er and G.L. Thompson. Algorithms for solving production scheduling problems. Operations Research, Vol. 8, pp. 487–503, 1960. 1.1, 2.2
[7] C. Darwin (2006), On the Origin of Species by Means of Natural Selection, or the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life, London: John Murray 1st edition. Retrieved on 2006-12-31, 1859.
[8] E. Taillard (1990), Some efficient heuristic methods for the flow shop sequencing problem, European Journal of Operational Research, 47, 67-74.
[9] E. Taillard (1993), Benchmarks for basic scheduling problems, European Journal of Operational Research 64,278–285.
[10] E. Taillard (1994), “Parallel taboo search techniques for the job shop scheduling problem”, ORSA Journal on Computing, vol. 6(2), pp.108-117, p. 118. [11] E. TalUard (1989), Parallel taboo search technique for the jobshop scheduling problem, Internal Report ORWP 89/11, D6partement de Math6matiques, Ecole Polytechnique F6d~rale de Lausanne, Lausanne.
[12] J. Carlier and E. Pinson (1989), An Algorithm for Solving the Job-Shop Problem, Management Science 35, 164-176.
[13] J. H. Holland (1975), Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan, Press, Ann Arbor.
[14] J. L. Deneubourg, S. Aron, S. Goss, and J.-M. Pasteels (1990), The self organizing exploratory pattern of the Argentine ant, Journal of Insect Behaviour, vol. 3, p. 159.
[15] Klaas, T. (1998).“Push-vs. Pull-Concepts in Logistic Chains”,CEMS Academic Conference , Louvain-la-Neuve
[16] Kirkpatrick, S., C.D. Gelatt Jr. and M. P. Vecchi (1983), Optimization by Simulated nnealing,Science, 220, 4598, 671-680.
[17] M. Dorigo (1992), Optimization, learning and natural algorithms (in Italian), Ph.D. dissertation, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Italy.
[18] M. Dorigo, G. Di Caro (1999), The ant colony optimization meta-heuristic, D. Come, M. Dorigo, F. Glover (Eds.), New Ideas in Optimization, McGraw-Hill, London, UK, pp. 11–32.
[19] M. Dorigo and Thomas Stützle (2004). Ant Colony Optimization, papes 17-20. McGraw Hill, London, UK.
[20] M. Dorigo and Thomas Stützle (2004). Ant Colony Optimization, papes 70-90. McGraw Hill, London, UK.
[21] M. Nawaz, E.E. Enscore Jr.and I. Ham (1983), A heuristic algorithm for the m-machine, n-job flow-shop sequencing problem, OMEGA, The International Journal of Management Science 11 (1), 91–95.
[22] Peter Brucker (1998), Scheduling Algoriths, Osnabruck Unversity, Germany [23] P. Brucker, B. Jurisch and B. Sievers (1994) A branch and bound algorithm for the job shop scheduling problem. Discrete Applied Mathematics 49, 107 – 127. [24] R. Graham, E. Lawler, J. Lenstra, and A. R. Kan (1979), Optimization and approximation in deterministic sequencing and scheduling: A survey, Annals of Discrete Mathematics, vol. 5, 1979, pp. 287–326.
[25] R. Ruiz and C. Maroto (2005), A comprehensive review and evaluation of permutation flowshop heuristics, European Journal of Operational Research, 165, 479-494.
[26] Stoop, P.M (1996), The Complexity of Scheduling in Practice, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands.
[27] T. Stützle (1998), Applying iterated local search to the permutation flow shop problem, Technical Report, AIDA-98-04, FG Intellektik, TU Darmstadt. [28] T. Yamada and R. Nakano (1995), A genetic algorithm with multi-step
crossover for job-shop scheduling problems. In GALESIA '95, pages 146-151.
[29] http://www.ehow.com/about_5057217_definition-production-scheduling.html [30] https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:6idKzj1PQpAJ:www.chicuctdc.gov. vn/files/Phong%2520PTNS/Cam%2520nang%2520NSCL/2.pdf+&hl=vi&gl=vn&p id=bl&srcid=ADGEESim6lhanzfclleo_s-jELHFOZQ- m2Fz0xu3PK60mTIMXtMjRsFN6fqVAFHjDZYL28cOO6P6xJTBMXNYkUomQ dqujgYvaY6CrXTT5R_v9t_kS0LaKjcUz9esiF93Q50OB2nxYe8K&sig=AHIEtbSy pxfPCyIycFDUmjBsnabUJ4qZtA
PHỤ LỤC Bảng dữ liệu xử lý các công việc tháng 4: Stt Tên khách hàng Tên sản phẩm Số lượng hộp Số lượng viên Ngày đặt Ngày giao 1 HƯNG ViỆT bivinadol 500 800 40000 02/04/2012 10/05/2012 2 HƯNG ViỆT bivinadol 325 400 20000 07/04/2012 15/05/2012 3 VN PHARMA bivinadol extra 500 15000 10/04/2012 21/05/2012
4 VN PHARMA biviflu 300 6000 10/04/2012 21/05/2012
5 VN PHARMA biviflu night 700 14000 10/04/2012 21/05/2012 6 ViỆT XUÂN bivinadol 500 300 15000 09/04/2012 15/05/2012 7 ViỆT XUÂN bivinadol Power 600 18000 09/04/2012 15/05/2012 8 ViỆT XUÂN biviflu 200 4000 09/04/2012 15/05/2012 9 ĐẠI LỢI bivinadol 325 400 20000 05/04/2012 18/05/2012 10 ĐẠI LỢI biviflu night 800 16000 05/04/2012 18/05/2012 11 VIME bivinadol 325 900 45000 02/04/2012 15/05/2012 12 VIME bivinadol Power 1000 30000 02/04/2012 15/05/2012 13 VIME bivinadol extra 1500 45000 02/04/2012 15/05/2012 14 ViỆT THÁI biviflu night 600 12000 04/04/2012 12/05/2012
Lịch trình sản xuất tháng 4 tối ưu: do số lượng đặt hàng ít nên thời gian hoàn thành lịch trình sản xuất công việc tối ưu cũng giống như lịch trình sản xuất công việc mặc định. Bảng dữ liệu xử lý các công việc tháng 5: Stt Tên khách hàng Tên sản phẩm Số lượng hộp Số lượng viên Ngày đặt Ngày giao 1 HƯỚNG DƯƠNG biviflu night 500 10000 05/05/2012 11/06/2012 2 HƯỚNG DƯƠNG bivinadol 325 800 40000 05/05/2012 11/06/2012 3 HƯỚNG DƯƠNG bivinadol Power 700 21000 05/05/2012 11/06/2012 4 TTPCBXH-HG bivinadol 500 400 20000 10/05/2012 15/06/2012
5 TTPCBXH-HG biviflu 800 16000 10/05/2012 15/06/2012
6 VIME biviflu 1000 20000 15/05/2012 20/06/2012
7 VIME biviflu night 4000 80000 15/05/2012 20/06/2012
8 THIÊN THẢO bivinadol 325 600 30000 07/05/2012 20/06/2012 9 THIÊN THẢO bivinadol extra 800 24000 07/05/2012 20/06/2012
10 THIÊN THẢO biviflu 500 10000 07/05/2012 20/06/2012
Các giải pháp tối ưu khi sử dụng thuật toán ACO cho lịch trình tháng 5:
Bảng dữ liệu xử lý các công việc tháng 6: Stt Tên khách hàng Tên sản phẩm Số lượng hộp Số lượng viên Ngày đặt Ngày giao 1 VIME bivinadol 500 3000 150000 04/06/2012 16/07/2012 2 VIME bivinadol Power 4000 120000 04/06/2012 16/07/2012 3 KHANG THÁI bivinadol extra 4000 120000 11/06/2012 27/07/2012 4 KHANG THÁI biviflu 5000 100000 15/06/2012 30/07/2012 5 ViỆT THÁI biviflu night 2000 40000 05/06/2012 16/07/2012 6 ViỆT THÁI bivinadol 325 1000 50000 11/06/2012 30/07/2012 7 VN PHARMA bivinadol 500 1000 50000 08/06/2012 15/07/2012 8 VN PHARMA bivinadol Power 700 21000 05/06/2012 10/07/2012 9 VN PHARMA bivinadol 325 800 40000 04/06/2012 27/07/2012 10 THANH SANG bivinadol 500 40 2000 20/06/2012 30/07/2012 11 THANH SANG bivinadol Power 500 15000 02/06/2012 16/07/2012 12 ĐẠI LỢI biviflu night 1000 20000 11/06/2012 28/07/2012 13 ĐẠI LỢI bivinadol extra 2000 60000 01/06/2012 30/07/2012 14 MINH PHÚC bivinadol 500 4000 200000 07/06/2012 20/07/2012 15 MINH PHÚC bivinadol 325 3000 150000 04/06/2012 20/07/2012 16 THIÊN THẢO bivinadol 500 5000 150000 02/06/2012 30/07/2012 17 THIÊN THẢO bivinadol Power 6000 180000 02/06/2012 30/07/2012
Lịch trình sản xuất tháng 6 mặc định:
Các giải pháp tối ưu khi sử dụng thuật toán ACO cho lịch trình tháng 6: