Kugadzirisa Purogiramu Yekugadzira Uchishandisa MaAlgorithms
Munyika yezvigadzirwa iri kuramba ichikwikwidzana, makambani anofanirwa kugadzira zvigadzirwa nekukurumidza, zvakachipa, uye kuchengetedza mhando yepamusoro. Chimwe chezvinhu zvikuru zvinosarudza kubudirira uku ipurogiramu yekugadzira: kuti mabasa anoitwa riini, pamichina ipi, naani, uye munhevedzano ipi. Purogiramu isina kunaka inogona kutungamira kumatambudziko, michina isingashande, kunonoka kutumirwa, uye kuwanda kwemari. Naizvozvo, kugadzirisa purogiramu yekugadzira uchishandisa maalgorithms inzira yakakosha yekuvandudza mashandiro ekushanda.
Kukosha kwekugadzirisa zvirongwa zvekugadzira
Purogiramu yekugadzira haisi rondedzero yemabasa ezuva nezuva chete. I "mepu yekushanda" inobatanidza zviwanikwa zvakasiyana-siyana: michina, vashandi, zvinhu zvakagadzirwa, nenguva. Kana purogiramu dzacho dzichigadzirwa nemaoko kana kuti zvichibva pane zvaiitwa, matambudziko anowanzo muka, akadai se:
1. Nguva yakawanda yekusaita chinhu nekuda kwebasa rakamirira michina kana zvinhu.
2. Nguva dzekugadzirisa dzinowedzera nekuda kwemabasa asingatarise shanduko mukushandiswa kwezvishandiso kana zvinodiwa zvechigadzirwa.
3. Nguva yekutungamirira inowedzera nekuda kwemitsara mirefu panzvimbo dzebasa.
4. Kunonoka kwekutumira zvinhu (kunonoka) izvo zvinoderedza kugutsikana kwevatengi.
5. Mari yekugadzira inowedzera nekuda kwekushanda kwenguva yakareba uye kusashandiswa zvakanaka kwezviwanikwa.
Kugadzirisa hurongwa hwebasa kunovavarira kuderedza matambudziko aya nekuronga zvakarongeka kutevedzana kwebasa uye kugoverwa kwaro zvichibva padata.
Sei uchishandisa maalgorithms?
Matambudziko ekuronga nguva yekugadzira anowira muchikamu chematambudziko akaomarara ekugadzirisa. Kazhinji, huwandu hwemisanganiswa yemabasa inogona kuve yakakura zvekuti hazvigoneke kuyedza ese ari ega. Semuenzaniso, kana paine mabasa gumi anofanira kurongwa, huwandu hwemisanganiswa inogona kuve gumi! (3.628.800 sequences). Kana huwandu hwemabasa hukawedzera kusvika makumi maviri, huwandu hwemisanganiswa hunova hukuru.
Maalgorithms anobatsira kuwana mhinduro yakanakisisa kana kuti iri pedyo neyakakodzera nenzira inoshanda zvakanyanya. Mukushanda kwemaindasitiri, kushandiswa kwemaalgorithms ekuronga nguva kunobvumira makambani ku:
- Gadzira zvirongwa nekukurumidza uye zvakaringana
- Inoderedza kuvimba ne "pfungwa" yemunhu
- Tevedzera mamiriro akasiyana-siyana (semuenzaniso kuputsika kwemuchina, kuwedzera kwekuda)
- Gadzira sarudzo dzakavakirwa pachinangwa (mutengo mudiki, kunonoka kushoma, mhedzisiro yepamusoro)
Mhando dzematambudziko ekuronga kugadzirwa
Usati wasarudza algorithm, zvakakosha kuti unzwisise rudzi rwedambudziko rekuronga rauri kusangana naro. Mamwe akajairika ndeaya:
1. Kuronga Muchina Mumwe Chete
Mabasa ese anogadziriswa pamuchina mumwe chete. Zvakakodzera maitiro ari nyore kana zvipingamupinyi chimwe chete.
2. Kuronga Kuronga KweFlow Shop
Basa rega rega rinopfuudzwa nemumichina nenzira imwechete (semuenzaniso, kucheka → kuboora → kupedzisa). Izvi zvinowanzo kuwanikwa pamitsetse yekugadzira.
3. Kuronga Basa muShopu
Basa rega rega rinogona kuva nenzira yakasiyana yekushanda (semuenzaniso, basa A: muchina 1 → 3 → 2, basa B: muchina 2 → 1). Izvi ndizvo zvakanyanya kuoma uye zvinowanzoitika mukugadzira zvinhu zvine mhando dzakasiyana dzezvigadzirwa.
4. Kuronga Kwemuchina Wakafanana
Kune michina yakati wandei yakafanana inogona kuita basa rimwe chete, semuenzaniso michina mitatu yeCNC ine hunyanzvi hwakafanana.
Pamusoro pezvo, kunewo zvipingamupinyi zvakasiyana-siyana zvakaita semazuva ekupedzisira, nguva dzekugadzirisa zvinoenderana nekutevera, kuwanikwa kwemushandisi, kuchengetedza kwekudzivirira, uye miganhu yebatch.
Zvinangwa zvekugadzirisa zvinhu zvakafanana (mabasa echinangwa)
Kugadzirisa purogiramu kunofanira kunge kune chinangwa chakajeka. Chinangwa ichi chinowanzo ratidzwa mubasa risingatarisirwi, semuenzaniso:
- Deredza makespan (Cmax): deredza nguva yese yekupedza mabasa ese.
- Deredza kunonoka zvachose: kuderedza kunonoka kupfuura zuva rekupedzisira.
– Deredza WIP (basa riri kuitwa): kuderedza kuunganidzwa kwezvinhu zvakapedzwa zvishoma.
- Deredza mari yekugadzirisa: mabasa ekutevedzana kuderedza shanduko dzekugadzirisa.
- Wedzera kushandiswa kwemuchina: deredza nguva isina basa.
Muchokwadi, makambani anowanzova nezvinangwa zvinopfuura chimwe chete. Izvi zvinogadzira matambudziko ane zvinangwa zvakawanda, semuenzaniso, kuda nguva shoma yekushanda pamwe nekunonoka kushoma.
Maalgorithms anoshandiswa mukugadzirisa hurongwa hwekugadzira
Kune nzira dzinoverengeka dzinoshandiswa zvakanyanya dzealgorithmic:
1. Mitemo inokosha (mitemo yekutumira zvinhu)
Iyi inzira inokurumidza iyo inowanzoshandiswa pakugadzira zvinhu, yakaita se:
– SPT (Nguva Pfupi Yekugadzirisa): isa mabasa ane nguva pfupi yekugadzirisa.
– EDD (Zuva Rekutanga Rekupedzisira): isa mabasa ane zuva rekupedzisira rekupedzisira.
– LPT (Nguva Yakarebesa Yokugadzirisa): dzimwe nguva inoshandiswa kuyera mutoro webasa.
Chakanakira mitemo yekutumira ndeyekuti iri nyore uye iri nyore kushandisa. Zvisinei, kunaka kwemhinduro kunogona kunge kwakaderera pane nzira dzekugadzirisa dzakaoma, kunyanya mumasisitimu akaomarara.
2. Nzira yekugadzirisa zvinhu nenzira yekusarudza (Deterministic optimization algorithm)
Mamwe matambudziko ekuronga nguva anogona kugadziriswa nenzira dzakadai se:
- Kuronga Zvirongwa Zvakatsetseka (LP) / Kuronga Zvizere (IP / MILP)
Zvakakodzera kana dambudziko racho richigona kuenzaniswa nesarudzo dzakajeka uye zvirambidzo. Zvisinei, kumabhizinesi makuru emabasa, MILP inogona kuva yakaoma pakuverenga.
- Kuronga Kwemagetsi
Inoshanda pane mamwe matambudziko, asi inogona kutambura ne "kutukwa kwehukuru".
Nzira dzekusarudza dzinoshanda zvikuru pakupa mhinduro dzakanaka pamasvomhu—asi dzinowanzo shanda chete pazviyero zvidiki kusvika zvepakati.
3. Metaheuristics (Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Tabu Search)
Metaheuristics inoshandiswa zvakanyanya nekuti inochinjika uye inokwanisa kugadzirisa matambudziko makuru nemiganhu yakaoma.
- Genetic Algorithm (GA) inotevedzera maitiro ekushanduka-shanduka: huwandu hwemhinduro, kusarudzwa, kutenderera, uye kushanduka kuti uwane zvirongwa zviri nani.
- Kutevedzera Annealing (SA) kunotevedzera maitiro ekutonhodza simbi: kugamuchira mhinduro yakaipa kwenguva pfupi kuti upukunyuke musungo wepanzvimbo.
- Tabu Search (TS) inoshandisa memory (tabu list) kudzivirira kudzokera kumhinduro imwe chete.
Kufungidzira hakuwanzovimbisa mhinduro dzakanaka, asi kazhinji kunounza mhinduro dzakanaka kwazvo munguva yakakodzera.
4. Maitiro ekudzidza (Kudzidza neMichina & Kudzidza Kusimbisa)
Munyaya yeIndustry 4.0, mamwe makambani ari kutanga kushandisa:
- Kufanotaura nguva yemaitiro kwakavakirwa paML kuti kuvandudza kururama kwedata.
- Kusimbisa Kudzidza kugadzira mitemo yekuronga inochinjika (semuenzaniso kusangana nekudzimwa kwemuchina kana kuchinja kudiwa).
Maitiro aya ane tariro, asi anoda ruzivo rwakakwana uye maitiro akaomarara ekusimbisa.
Matanho ekushandisa kugadzirisa hurongwa hwekugadzira
Kuti kugadzirisa kubudirire, makambani haafanire kungosarudza algorithm. Maitiro ekushandisa akarongeka anodiwa:
1. Unganidza ruzivo rwakakodzera
Nguva yekushanda, nguva yekugadzirisa, zuva rekupedzisira, kugona kwemuchina, maawa ekushanda emushandisi, uye data renguva yekushanda rinofanira kunge rakarurama.
2. Tsanangura zvinangwa zvebhizinesi
Chinangwa chiri pakunonoka here, mutengo, kana kuti throughput? Chinangwa ndicho chinosarudza modhi uye algorithm.
3. Zvirambidzo zvekugadzirwa kwemuenzaniso
Semuenzaniso, mimwe michina inongoshandiswa chete kune zvimwe zvigadzirwa, vanopa zvitupa, kana kuti vanogadzira mabheti.
4. Sarudza algorithm wobva washandisa simulation.
Edzai nzira dzakasiyana-siyana moenzanisa mhedzisiro yacho: mhando yepurogiramu, nguva yekuverenga, uye nyore kubatanidza.
5. Batanidza nemasisitimu (ERP/MES)
Purogiramu yakakodzera inofanira kuitwa mumunda. Kubatanidza zvinhu kunobatsira kupa ruzivo rwechizvino-zvino kana shanduko dzikaitika.
6. Kuramba uchitarisa uye uchivandudza
Kuronga zvinhu inzira inochinja-chinja. Ongorora maKPI akadai seOEE, kuendesa zvinhu nenguva, uye makespan nguva nenguva.
Matambudziko uye nzira dzekuakunda
Kugadzirisa hurongwa hwekugadzira kunosangana nematambudziko akawanda chaiwo, anosanganisira:
– Kusava nechokwadi: kukuvara kwemichina, zvinhu zvakanonoka kugadzirwa, kuchinja kwehurongwa kamwe kamwe.
Mhinduro: shandisa kugadzirisa hurongwa, mabuffer, kana maadaptive algorithms.
– Data risina kururama: nguva yekugadzirisa "papepa" yakasiyana nezviripo.
Mhinduro: shandisa data rekare, masensa eIoT, uye zvigadziriso zvenguva zvakajairwa.
- Kuchinja kwezvinhu zvinokosheswa mubhizinesi: vatengi vane hurongwa vanoda kukurumidzisa.
Mhinduro: purogiramu yekuisa zvinhu padanho rekutanga zvichienderana nekurema uye nzira yekuchinja-chinja zvinhu nekukurumidza.
Mhedziso
Kugadzirisa zvirongwa zvekugadzira uchishandisa maalgorithms idanho rakakosha mukuwedzera kushanda zvakanaka, kuderedza mari, uye kuchengetedza kutumirwa panguva. Nekunzwisisa rudzi rwedambudziko rekuronga, kutsanangura basa rechinangwa, uye kusarudza maalgorithm akakodzera—kubva pamitemo yekutanga kusvika kumetaheuristics uye kudzidza kwemuchina—makambani anogona kuwana zvirongwa zvakanakisisa uye zvinochinjika. Kiyi dzekubudirira dziri mudata rakanaka, kutevedzera zvirambidzo zvechokwadi, uye kubatanidzwa nemasisitimu ekushanda kuona kuti sarudzo dzealgorithmic dzinoshanda zvechokwadi.
Kana muchida, ndinogona kugadzirisa chinyorwa ichi kuti chienderane nemamiriro ezvinhu chaiwo (semuenzaniso chikafu, mota, indasitiri yembatya), kana kuwedzera mienzaniso yezvidzidzo zvemuenzaniso nemifananidzo yematanho ari nyore ekuverenga kuti zvinyatsoshanda.
