Processing may take a few seconds...

Dissertation

Title

Metoda określania wielkości partii i harmonogramowania produkcji dla zmiennego asortymentu wyrobów

Authors

[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Promoter

[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Reviewers

[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Title variant

EN Method of lot sizing and scheduling for varying range of products

Language

polish

Keywords
PL
  • harmonogramowanie produkcji
  • wielkość partii
  • optymalizacja
  • algorytm genetyczny
EN
  • scheduling
  • lot sizing
  • optimization
  • genetic algorithm
Abstract

PL Celem niniejszej pracy było opracowanie metody harmonogramowania produkcji i optymalizowania wielkości partii produkcyjnych, która pozwoli wykonywać to zadanie efektywnie dla warunków otoczenia zmiennego i dynamicznego, przy znacznie mniejszej ilości danych wejściowych i nakładzie czasu W pierwszym rozdziale pracy omówiona została istota wielkości partii, istoty jej określania i jej miejsce w obszarze zarządzania produkcją, w drugim rozdziale autorka zawarła analizę algorytmów genetycznych, w rozdziale trzecim przedstawione zostały zaawansowane metody określania wielkości partii i harmonogramowania a w ostatnim rozdziale czwartym opracowana metodyka określania wielkości partii i harmonogramowania produkcji dla zmiennego asortymentu wyrobów. Wykorzystanie opracowanego modelu bazującego na algorytmie genetycznym do harmonogramowania produkcji i optymalizacji wielkości partii produkcyjnej pozwala szybko i sprawnie wygenerować harmonogram produkcji, ustalić sekwencję zleceń i obciążenie stanowisk roboczych w taki sposób, aby całkowity cykl produkcji był zminimalizowany, przestoje na maszynach w miarę możliwości wyeliminowane a obciążenie maszyn zwiększone. Stanowi to znaczną wartość dodaną w stosunku do tradycyjnych metod harmonogramowania produkcji bazujących na doświadczeniu planistów oraz narzędziach bez możliwości dynamicznej optymalizacji z punktu widzenia ustalonej funkcji celu.

EN Author proposes a method based on genetic algorithm to determine the lot size and production scheduling for variable ranges of products - couplings. The simulation computer checks the established deadlines for the various orders and strives to minimize the total cycle for production times and machine changeover times. The doctoral thesis present the assumptions of the model and its preliminary results in the generation of an optimal production sequence for the analyzed couplings. the first chapter presents definition of lot size and its place in the field of production management, the second chapter discusses the essence of genetic algorithms, the third chapter characterizes and compares advanced methods of lot sizing and production scheduling. The last fourth chapter presents developed methodology.

Number of pages

183

OECD domain

mechanical engineering

KBN discipline

construction and operation of machinery

Signature of printed version

DrOIN 1662

On-line catalog

to2015800808

Full text of dissertation

Download file

Access level to full text

public

First review

Paweł Pawlewski

Place

Poznań, Polska

Date

15.04.2015

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Second review

Radosław Pytlak

Place

Warszawa, Polska

Date

30.04.2015

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Third review

Cezary Orłowski

Place

Gdańsk, Polska

Date

17.01.2015

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Dissertation status

dissertation

Place of defense

Poznań, Polska

Date of defense

29.05.2015

Unit granting title

Rada Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Poznańskiej

Obtained title

doktor nauk technicznych w dyscyplinie: budowa i eksploatacja maszyn

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.