|
|
مدل برنامهریزی پویای تصادفی برای برنامهریزی سیستمهای تولیدی با امکان تولید محصولات معیوب در افق برنامهریزی محدود
|
|
|
|
|
نویسنده
|
رحیمی کاکه جوب پرویز ,فاروقی هیوا ,رسائی حسن
|
منبع
|
پژوهش هاي مهندسي صنايع در سيستم هاي توليد - 1402 - دوره : 11 - شماره : 23 - صفحه:121 -137
|
چکیده
|
بهرهوری سیستمهای تولیدی به برنامهریزی مناسب در زمینههای مختلفی ازجمله تولید، نگهداری و تعمیرات، کنترل موجودی و ... وابسته میباشد. باتوجه به تاثیر عمده و مستقیم برنامه تولید بر سایر زمینهها، لازم است این برنامه با رویکرد مناسبی تهیه شود تا بتوان سیستمهای تولیدی را بهدرستی مدیریت نموده و هزینهها را تا حد امکان کاهش داد. محدودیتهایی مانند لزوم تامین مقدار مشخصی از تقاضا در یک بازه زمانی مشخص، احتمال تولید محصولات معیوب و تحمیل هزینههای ناشی از راهاندازی مکرر سیستم، مدیران را در ارائه یک برنامه دقیق با چالش مواجه مینماید. در این پژوهش، سعی بر آنست که با بهرهگیری از فرآیند تصمیمگیری مارکوفی، روند تولید در یک سیستم تکمحصولی چنددورهای و با لحاظ کردن محدودیتهای فوقالاشاره برنامهریزی شود. در مساله پیشرو با استفاده از تکنیک برنامهریزی پویای تصادفی، بهترین اقدام ممکن، انتخاب و بهعبارتی بهترین حجم تولید برای هر دوره تعیین خواهد شد. هدف، تعیین حجم تولید در هر دوره و بهازای حالات مختلف، بهگونهای است که بتوان در انتهای دورههای مجاز تولید، با کمترین هزینه، کل تقاضا را پوشش داد. اثربخشی مدل با حل یک مثال عددی، بررسی و تحلیل اثرات تغییر پارامترها بر نتایج مساله ارائه شده است. نتایج نشان میدهد که بین متوسط نرخ هزینه و هزینههای مربوط به راهاندازی سیستم و تولید هر واحد محصول رابطه مستقیمی برقرار و ارتباط نرخ مذکور با احتمال تولید محصولات سالم و ظرفیت تولید، معکوس میباشد. افزایش ظرفیت تولید بعد از آستانه معینی، تاثیری بر متوسط نرخ هزینه نخواهد داشت.
|
کلیدواژه
|
فرآیند تصمیمگیری مارکوفی، برنامهریزی پویای تصادفی، برنامهریزی تولید، تصمیمات متوالی
|
آدرس
|
دانشگاه کردستان, دانشکدۀ مهندسی, گروه مهندسی صنایع, ایران, دانشگاه کردستان, دانشکدۀ مهندسی, گروه مهندسی صنایع, ایران, دانشگاه صنعتی کرمانشاه, دانشکدۀ مدیریت مهندسی, گروه مهندسی صنایع, ایران
|
پست الکترونیکی
|
h.rasay@kut.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a stochastic dynamic programming model for production systems planning with the possibility of producing defective products in a finite planning horizon
|
|
|
Authors
|
rahimi kakehjoob parviz ,farughi hiwa ,rasaei hasan
|
Abstract
|
productivity of production systems depends on proper planning in various fields such as production, maintenance and repairs, inventory control, etc. considering the major and direct impact of the production plan on other fields, it is necessary to prepare this plan with a suitable approach so that the production systems can be properly managed and costs can be reduced as much as possible. limitations such as the need to supply a certain amount of demand in a certain period of time, the possibility of producing defective products, and the imposition of costs due to frequent system setup, make managers a challenge in providing an accurate plan. in this research, an attempt is made to plan the production process in a multi-period single product system by taking advantage of the markov decision process and taking into account the above-mentioned constraints. in the following problem, using the stochastic dynamic programming technique, the best possible action will be selected and in other words, the best production volume will be determined for each period. the goal is to determine the volume of production in each period and for different states, in such a way that at the end of the permitted periods of production, the entire demand can be covered with the lowest cost. the effectiveness of the model is examined by solving a numerical example and analysis of the effects of changing parameters on the results of the problem has been presented. the results show that there is a direct relationship between the average cost rate and the costs related to setting up the system and producing each product unit, and the relationship between the said rate and the probability of producing healthy products and the production capacity is inverse. increasing the production capacity after a certain threshold will not affect the average cost rate.
|
Keywords
|
markov decision process ,stochastic dynamic programming ,production planning ,sequential decisions
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|