論文の概要: Algorithms for dynamic scheduling in manufacturing, towards digital factories Improving Deadline Feasibility and Responsiveness via Temporal Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16047v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 17:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.800859
• Title: Algorithms for dynamic scheduling in manufacturing, towards digital factories Improving Deadline Feasibility and Responsiveness via Temporal Networks
• Title（参考訳）: デジタル工場における動的スケジューリングのアルゴリズム : 時間ネットワークによるデッドライン実現可能性と応答性の向上
• Authors: Ioan Hedea,
• Abstract要約: 従来の決定論的スケジュールは、現実が名目上の計画から逸脱した時に崩壊する。 この論文は、オフラインの制約プログラミングとオンラインの時間的ネットワーク実行を組み合わせることで、最悪の不確実性の下で実現可能なスケジュールを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern manufacturing systems must meet hard delivery deadlines while coping with stochastic task durations caused by process noise, equipment variability, and human intervention. Traditional deterministic schedules break down when reality deviates from nominal plans, triggering costly last-minute repairs. This thesis combines offline constraint-programming (CP) optimisation with online temporal-network execution to create schedules that remain feasible under worst-case uncertainty. First, we build a CP model of the flexible job-shop with per-job deadline tasks and insert an optimal buffer $\Delta^*$ to obtain a fully pro-active baseline. We then translate the resulting plan into a Simple Temporal Network with Uncertainty (STNU) and verify dynamic controllability, which guarantees that a real-time dispatcher can retime activities for every bounded duration realisation without violating resource or deadline constraints. Extensive Monte-Carlo simulations on the open Kacem~1--4 benchmark suite show that our hybrid approach eliminates 100\% of deadline violations observed in state-of-the-art meta-heuristic schedules, while adding only 3--5\% makespan overhead. Scalability experiments confirm that CP solve-times and STNU checks remain sub-second on medium-size instances. The work demonstrates how temporal-network reasoning can bridge the gap between proactive buffering and dynamic robustness, moving industry a step closer to truly digital, self-correcting factories.
• Abstract（参考訳）: 現代の製造システムは、プロセスノイズ、機器のばらつき、人間の介入による確率的な作業期間に対処しながら、ハードデリバリーの期限を満たさなければならない。 従来の決定論的スケジュールは、現実が名目上の計画から逸脱し、コストがかかる最後の修理が引き起こされる。 この論文は、オフラインの制約プログラミング(CP)最適化とオンラインの時間ネットワーク実行を組み合わせて、最悪の場合の不確実性の下でも実行可能なスケジュールを作成する。 まず、ジョブ毎の期限タスクでフレキシブルなジョブショップのCPモデルを構築し、最適なバッファ$\Delta^*$を挿入して、完全にプロアクティブなベースラインを得る。 提案手法では,提案手法をSTNU(Simple Temporal Network with Uncertainty)に変換し,動的制御性を検証する。 オープンなKacem~1--4ベンチマークスイート上でのモンテカルロ・シミュレーションにより,最先端のメタヒューリスティックなスケジュールで観測される期限違反の100-%を排除し,わずか3～5-%のオーバヘッドを付加した。 拡張性実験では、CPソルバタイムとSTNUチェックが中規模のインスタンスでは秒未満であることを確認した。 この研究は、時間的ネットワーク推論がプロアクティブバッファリングと動的ロバストネスのギャップを埋める方法を示している。

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