hrvatski

Prilog metodologiji upravljanja proizvodnjom uporabom umjetne inteligencije

Problem raspodjele i rasporedjivanja u proizvodnji je tako sekvencirati proizvodne operacija koje ce za sve proizvode omoguciti uspjesno kompletiranje periodickog plana proizvodnje. Zadatak podrazumjeva raspodjelu poslova na proizvodne kapacitete kojom se odredjuju pocetak i zavrsetak svih operacija. Ta raspodjela treba omoguciti visok postotak obavljenih poslova, visoku iskoristivost proizvodnih kapaciteta, male zalihe materijala u proizvodnji, pridrzavanje rokova i male zalihe gotovih proizvoda. Za rjesavanje raspodjele poslova i dobivanje prikladnog, mozda optimalnog, rjesenja nije dovoljno razmatrati samo problematiku raspodjele i rasporedjivanja. Treba takodjer razmatrati i rijesiti okvir planiranja proizvodnje. U tom smislu je razvijena i ideja o rasporedivosti poslova koja predstavlja prikladan okvir - odgovor koji daje najprimjerenija rjesenja zadataka raspodjele i rasporedjivanja u proizodnji. Ideja integrirane proizvodnje zahtjeva optimizaciju svih funkcija proizvodnje uzimajuci u obzir njihovu ulogu i znacaj unutar cjeline sustava. Sa tog motrisa funkcija upravljanja proizvodnjom je veoma znasajna. Sa druge strane, planiranje proizvodnje je pak samo jedna od komponenti problematike upravljanja proizvodnjom. Suvremeni pristup integraciji proizvodnje zahtjeva brzo donosenje prikladnih odluka. Rjesenja koja su proizvod tih odluka osnova su za planiranje i kontrolu proizvodnje u realnom vremenu - tijekom odvijanja same proizvodnje. Zbog toga se metode i tehnike umjetne inteligencije namecu kao odgovor na neucinkovitost metoda operacijskih istrazivanja. Dapace, ideja inteligentne proizvodnje prakticki je neostvariva bez uporabe metoda i tehnika umjetne inteligencije. Disertacija prikazuje istrazivanje i njegove rezultate. Istrazivanje je poduzeto kako bi se dokazala hipoteza o nadmoanosti metoda i tehnika umjetne inteligencije u rjesavanju problema raspodjele i rasporedjivanja. U tom su smislu, na temelju koncepcije genericki neprekinutog usavrsavanja proizvodnog sustava, predlozeni algoritmi koji rjesavaju zadatke: (i) raspodjele poslova na izvrsitelje, (ii) slijedne raspodjele poslova u radionickoj i montaznoj proizvodnji i (iii) visestrukih procesora (slijedna proizvodnja sa alternativnim proizvodnim tehnologijama). Predlozene metode koriste tehnike umjetne inteligencije: umjetne neuronske mreze, logikom-ograniceno razumijevanje i geneticke algoritme. Predlozene metode rjesavanju zadatke raspodjele i rasporedjivanja kroz instance odlucivanja hibridnom genetickom metodologijom. Razlog izgradnje takvog kompleksnog sustava je omoguciti kompatibilnost u izgradnji inteligentnih sustava za podrsku odlucivanju pri planiranju proizvodnje. Nadalje, razmatrani su i neki dodatni elementi koji omogucuju prenosivost u upravljanje proizvodnjom i sintezu za integraciju u sustav podrske odlueivanju. To je napravljeno kako bi se omogusila uporaba predlozenih metoda u inteligentnim rjesenjima (racunalom) integrirane podrske odlucivanju. Dobiveni rezultati ukazuju na iskoristivost predlozenih metoda, ali i okvira predlozene hibridne metodologije u rjesavanju zadataka raspodjele i rasporedjivanja u proizvodnji.

rasporedjivanje u proizvodnji; sekvencirati; proizvodni kapaciteti; zalihe materijala; integrirana proizvodnja; upravljanje proizvodnjom; umjetna inteligencija; hibridna metodologija

nije evidentirano