A multi-agent approach to dynamic pallet routing in manufacturing

We address the problem of designing an efficient strategy for controlling the transport line of a manufacturing plant where pallets carry products to different workstations for subsequent processing phases. In some previous work, the transport line and workstations of a manufacturing plant are modeled as a Mixed Logical Dynamical (MLD) system with the state representing their occupancy condition, and a Model Predictive Control (MPC) strategy is proposed for their optimal operation. This approach works effectively in principle but unfortunately results in a computationally intensive procedure, which may deteriorate the plant throughput when a high amount of pallets or a long prediction horizon is considered, due to the combinatorial nature of the optimization problem. A reachability-based approach decomposing the MPC problem in smaller ones that can be solved in parallel have also be introduced, which, however, is only partly effective when the number of pallets and the prediction horizon length grow. In this thesis, we adopt a different multi-agent system perspective where each pallet is viewed as an agent that can decide how to optimally move throughout the plant according to the MPC strategy. A dynamical partitioning of the agents is performed to group together the agents that need to set their decisions together in order to avoid collisions. This is achieved by introducing a flexible modeling approach and partitioning scheme that lead to multiple MPC optimization problems for the MLD systems describing the groups of agents to be solved in parallel. Simulation results showcase the resulting improvement of the computational times for the MPC optimization compared to the previous approaches.

La tesi si dedica al problema di progettare una strategia efficiente per il controllo della linea di trasporto di un impianto manifatturiero, dove i pallet trasportano prodotti in postazioni di lavoro per effettuare una sequenza fasi di lavorazione. In lavori precedenti, la linea di trasporto e le postazioni di lavoro sono state modellate come sistemi Mixed Logical Dynamical (MLD), in cui lo stato rappresenta le loro condizioni di occupazione, e una strategia MPC (Model Predictive Control) è proposta per ottenere un’evoluzione ottimale. Questi lavori, tuttavia, forniscono soluzioni computazionalmente non sostenibili che potrebbero far deteriorare la velocità di elaborazione dei prodotti della linea, nei casi in cui si considerano un elevato numero di pallet o un lungo orizzonte temporale, a causa della natura combinatoria del problema di ottimizzazione. Una soluzione basata su un concetto di raggiungibilità è stata già introdotta, prevedendo la decomposizione del problema MPC in molteplici problemi di dimensioni minori e risolvibili in parallelo. Tuttavia, la soluzione risulta solo parzialmente efficace quando viene aumentato il numero di pallet sulla linea o la lunghezza dell’orizzonte predittivo.