Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/55477
Title: การจัดตารางการผลิตโดยวิธีการฮิวริสติกสำหรับการผลิตกระจกแผ่นเรียบ
Other Titles: Heuristic Based Scheduling for Float Glass Manufacturing
Authors: กนก กิติสุข
Advisors: พิศิษฎ์ จารุมณีโรจน์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: pisit.ja@chula.ac.th,pisit.jaru@gmail.com
Issue Date: 2559
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การผลิตกระจกแผ่นเรียบแบบโฟลทมีลักษณะเป็นปัญหาการวางแผนการผลิต (Production Problem) เพื่อค้นหาลำดับการผลิตที่ก่อให้เกิดเศษกระจกในระบบน้อยที่สุด ในงานวิจัยนี้ผู้ทำวิจัย ได้ทำการแปลงปัญหาดังกล่าว เป็น เป็นปัญหาการเดินทางของพนักงานขายแบบอสมมาตรที่มีกรอบเวลาจัดส่งที่จำกัด (ATSPTW) โดยกำหนดให้จุดแทนคำสั่งซื้อของลูกค้า ที่ประกอบไปด้วยข้อมูลขนาดของกระจก จำนวนแผ่นของกระจก และกำหนดส่งสินค้า ในขณะที่เส้นเชื่อมสามารถเปรียบได้กับค่าเดินทาง หรือความสูญเสียจากการเปลี่ยนคำสั่งซื้อ ผู้วิจัยได้พัฒนาฮิวริสติกขึ้นจากพื้นฐานของ Variable Neighborhood Search (VNS) ผนวกกับ 2-opt และ 3-opt เพื่อเป็นเครื่องมือในการค้นหาและพัฒนาคำตอบ แล้วจึงนำมาทำการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการจัดงานที่มีกำหนดส่งมอบงานเร็วสุดก่อน (Earliest Due Date) และการหาคำตอบที่ดีที่สุดของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยผลลัพธ์ที่ได้จากฮิวริสติกก่อให้เกิดเศษกระจก (Scrap) น้อยกว่าวิธีการจัดงานที่มีกำหนดส่งมอบงานเร็วสุดก่อนโดยเฉลี่ยถึง 86.44% ทั้งสองวิธีใช้เวลาในการคำนวณ และจำนวนงานที่ส่งมอบไม่ทันที่ไม่ต่างกันมาก ในขณะที่ผลลัพธ์ที่ได้จากการเปรียบเทียบระหว่างการหาคำตอบที่ดีที่สุดของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์กับฮิวริสติก จะแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการค้นหาคำตอบของทั้งสองวิธีการในปัญหาขนาดเล็ก แต่เมื่อขนาดของปัญหาขยายใหญ่ขึ้นคุณภาพคำตอบของฮิสริสติกจะลดลงเล็กน้อย โดยคุณภาพของคำตอบจะแตกต่างกับการหาคำตอบที่ดีที่สุดของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ไม่เกิน 1.25 % โดยเฉลี่ย ในระยะเวลาการคำนวณที่ยอมรับได้ ในขณะที่วิธีการหาคำตอบที่ดีที่สุดของแบบจำลองทางคณิตศาตร์ไม่สามารถให้คำตอบได้เนื่องจากข้อจำกัดทางคอมพิวเตอร์ส่งผลให้ฮิวริสติกเหมาะสมในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Other Abstract: Float glass manufacturing problems concern a finding of cost minimizing production sequence such that total scraps are minimized. We show that these problems could be transformed into Asymmetric Traveling Salesman Problems with Time Window (ATSPTW), where a node is defined as a production order and an arc connecting two orders indicates changeover scraps and setup time. A variable arc exchange heuristic, whose concept is based on Variable neighborhood search using 2-opt and 3-opt exchange, is proposed for solving those large problem instances. The result s from the proposed heuristic are compared with those of the earliest due date heuristic and the optimization model. The results from the proposed heuristic generate 84.66% less scrap than the earliest due date heuristic, with comparable number of late orders and computational time. When compared to the results of the optimization model, both could successfully find the optimal solution to the problems of smaller size. When the problems get bigger, the solution quality of our proposed heuristic deteriorates, no more than 1.25% on average; but, with tractable computational time compared with that of the optimization model, whose solution could not be found due to a run-out-of-memory error.
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2559
Degree Name: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมอุตสาหการ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/55477
URI: http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2016.1065
metadata.dc.identifier.DOI: 10.58837/CHULA.THE.2016.1065
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5770101221.pdf2.31 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.