A simulation-based framework for production scheduling

Scheduling is the allocation of scarcely available resources to tasks over time. It is a strategic activity in manufacturing and services industries alike, and represents a real challenge in terms of optimization, with a very voluminous body of research formed in the last decades starting especially from the 1950s. Because the academic research has focused and relied on ideal scheduling models that stray away from real-world production systems, the progress on the theoretical side has not been matched by the degree of the implementation to real systems, which is effectively what companies need. In this Work, we propose a modular and iterative framework that is meant to be solve scheduling problems of real production systems, able to combine the strength of powerful mathematical algorithms known as meta-heuristics with the flexibility of simulation software, enabling a proper modeling of real constraints found in production systems. A special module, called adjustment block, is dedicated to the repair of the generated schedules within each iteration, allowing the reduction of the total computation time and the generation of operatively sound schedules. The nature of the framework allows to obtain high-quality results that correctly take into account the structure of a production system within a reasonable amount of computing time. This is demonstrated in the application to a real industrial case which showcases the framework’s strong features. The obtained tool, based on a genetic algorithm combined with simulation software, runs in a time that is acceptable in an industrial setting; produces high quality schedules; can be customized via an integrated graphical user interface; and outputs numerical as well as graphical results for quick interpretation.

La schedulazione consiste nell’allocazione di risorse con disponibilità limitata ad attività nel tempo. È un’attività strategica sia nel settore industriale manufatturiero che nelle industrie di servizi, e rappresenta una vera e propria sfida in termini di ottimizzazione, con un consistente corpo di pubblicazioni scientifiche cresciuto negli ultimi decenni, e originato soprattuto a partire dagli anni 50. Siccome gran parte della ricerca accademica si è concentrata su modelli di schedulazione ideali, lontani dai reali contesti di produzione, il progresso teorico non è stato corrisposto da un paragonabile grado di sviluppo applicato a sistemi reali. In questo lavoro, proponiamo un framework modulare ed iterativo creato con l’obbiettivo di risolvere problemi di schedulazione riguardanti contesti reali, capace di combinare la potenza di una classe di algoritmi chiamati meta-euristici con la flessibilità offerta da programmi di simulazione, che permettono una corretta modellazione dei vincoli riscontrati in reali impianti di produzione. Un modulo, chiamato adjustment block, è in particolare dedicato alla riparazione di schedulazioni all’interno di ciascuna iterazione del framework, permettendo la riduzione del tempo computazione totale e la generazione di schedulazioni operativamente utilizzabili. La natura del framework permette di ottenere quindi risultati di alta qualità che tengono conto correttamente della struttura e dei vincoli di un sistema reale, allo stesso tempo richiedendo un tempo computazionale esiguo. La validazione del framework deriva dalla sua applicazione ad una realtà industriale che ben si presta a mostrare i punti di forza dello stesso. Il tool ottenuto dall’implementazione, basato sull’utilizzo di un algoritmo genetico assistito e supportato da software di simulazione, richiede un tempo esiguo; produce risultati di alta qualità; presenta una interfaccia grafica che permette facilmente di modificare alcuni parametri di produzione; e crea dei risultati sia numerici che grafici, permettendo una veloce interpretazione delle schedulazioni ottenute.