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Flexible job-shop scheduling considering human performance fluctuations

Flexible Belegungsplanung unter Berücksichtigung menschlicher Leistungsschwankungen

  1. M.Sc. Henrik Prinzhorn IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
  2. Dipl.-Wirtsch.-Ing. Christian Böning IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
  3. Dr.-Ing. Malte Stonis IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH

Abstracts

In production, product-related error costs can be reduced by focusing on human production factors, such as considering human performance fluctuations during the day, when production planning with respect to job-shop scheduling. In this article, the flexible job-shop scheduling problem is extended by considering product-related error costs and logistic costs. Product-related error costs are increased by over stressing the operative workers. Logistic costs are based on work in process and throughput time. This cost-based definition enables a production plan to be simultaneously optimized in respect of both error and logistic costs. The product-related error costs and flexible job-shop scheduling problem are described mathematically and a memetic algorithm is also presented as an approach. Within the memetic algorithm, the evolutionary process is supplemented with a local search procedure to improve the ability of solutions and repair procedures to rectify infeasible solutions. The influence of product-related error costs on the total costs of a produc-tion plan, throughput and job waiting times within job-shop scheduling is presented.

Produktbezogene Fehlerkosten können durch die Berücksichtigung menschlicher Leistungsschwankungen in der Belegungsplanung reduziert werden. In diesem Artikel wird das Problem der Belegungsplanung als mathematisches Problem formuliert und mit produktbezogenen Fehlerkosten und Logistikkosten erweitert. Produktbezogene Fehlerkosten steigen mit der Überbeanspruchung des operativen Personals. Die Logistikkosten basieren auf dem Umlaufbestand und der Durchlaufzeit. Die kostmäßige Definition der betrachteten Zielgrößen ermöglicht schließlich eine simultane Optimierung der Belegungsplanung. Zudem wird ein Memetischer Algorithmus (MA) zur Lösung des mathematischen Problems entwickelt. Im evolutionären Prozess des Memetischen Algorithmus ist ein lokales Suchverfahren sowie Reparaturverfahren integriert, um die Lösungsfindung zu beschleunigen und zu zu verbeseen. Schließlich wird der Einfluss von produktbezogenen Fehlerkosten auf die Gesamtkosten eines Belegungsplan untersucht.

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