論文の概要: Optimizing Job Shop Scheduling in the Furniture Industry: A Reinforcement Learning Approach Considering Machine Setup, Batch Variability, and Intralogistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11820v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 09:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 18:23:34.803861
• Title: Optimizing Job Shop Scheduling in the Furniture Industry: A Reinforcement Learning Approach Considering Machine Setup, Batch Variability, and Intralogistics
• Title（参考訳）: 家具産業におけるジョブショップスケジューリングの最適化:マシンセットアップ,バッチ可変性,およびイントラロジクスを考慮した強化学習アプローチ
• Authors: Malte Schneevogt, Karsten Binninger, Noah Klarmann,
• Abstract要約: 本稿では,家具産業におけるDeep Reinforcement Learningの活用の可能性について考察する。 スケジューリングの精度と効率を向上させるために,より詳細な情報を提供するモデルの概念を提案する。 このモデルは、ジョブボリューム、バッファ管理、輸送時間、マシンセットアップ時間を含む、JSSPへの従来のアプローチを拡張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the potential application of Deep Reinforcement Learning in the furniture industry. To offer a broad product portfolio, most furniture manufacturers are organized as a job shop, which ultimately results in the Job Shop Scheduling Problem (JSSP). The JSSP is addressed with a focus on extending traditional models to better represent the complexities of real-world production environments. Existing approaches frequently fail to consider critical factors such as machine setup times or varying batch sizes. A concept for a model is proposed that provides a higher level of information detail to enhance scheduling accuracy and efficiency. The concept introduces the integration of DRL for production planning, particularly suited to batch production industries such as the furniture industry. The model extends traditional approaches to JSSPs by including job volumes, buffer management, transportation times, and machine setup times. This enables more precise forecasting and analysis of production flows and processes, accommodating the variability and complexity inherent in real-world manufacturing processes. The RL agent learns to optimize scheduling decisions. It operates within a discrete action space, making decisions based on detailed observations. A reward function guides the agent's decision-making process, thereby promoting efficient scheduling and meeting production deadlines. Two integration strategies for implementing the RL agent are discussed: episodic planning, which is suitable for low-automation environments, and continuous planning, which is ideal for highly automated plants. While episodic planning can be employed as a standalone solution, the continuous planning approach necessitates the integration of the agent with ERP and Manufacturing Execution Systems. This integration enables real-time adjustments to production schedules based on dynamic changes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,家具産業におけるDeep Reinforcement Learningの活用の可能性について考察する。 幅広い製品ポートフォリオを提供するため、ほとんどの家具メーカーはジョブショップとして組織されており、最終的にジョブショップスケジューリング問題(JSSP)に繋がる。 JSSPは、現実世界の運用環境の複雑さをよりよく表現するために、従来のモデルを拡張することに重点を置いている。 既存のアプローチでは、マシンの設定時間やバッチサイズの変化など、重要な要素を考慮できないことが多い。 スケジューリングの精度と効率を向上させるために,より詳細な情報を提供するモデルの概念を提案する。 この概念はDRLを生産計画に統合することを導入しており、特に家具産業のようなバッチ生産産業に向いている。 このモデルは、ジョブボリューム、バッファ管理、輸送時間、マシンセットアップ時間を含む、JSSPへの従来のアプローチを拡張している。 これにより、生産フローとプロセスのより正確な予測と分析が可能になり、実世界の製造プロセスに固有の変動性と複雑さを調節することができる。 RLエージェントはスケジューリング決定の最適化を学ぶ。 個別の行動空間内で動作し、詳細な観察に基づいて決定を行う。 報酬関数は、エージェントの意思決定プロセスをガイドし、効率的なスケジューリングと生産期限の達成を促進する。 RL エージェントの実装には,低自動環境に適したエピソード計画と高自動プラントに適した継続的計画という2つの統合戦略が論じられている。 エピソードプランニングはスタンドアロンのソリューションとして使用できるが、継続的プランニングアプローチでは、エージェントをERPと製造実行システムに統合する必要がある。 この統合により、動的変更に基づいた実運用スケジュールのリアルタイム調整が可能になる。

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