論文の概要: A Unified Framework for Automated Assembly Sequence and Production Line Planning using Graph-based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13219v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 11:32:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.351928
• Title: A Unified Framework for Automated Assembly Sequence and Production Line Planning using Graph-based Optimization
• Title（参考訳）: グラフベース最適化を用いたアセンブリシーケンスの自動生成と生産ライン計画のための統一フレームワーク
• Authors: Christoph Hartmann, Marios Demetriades, Kevin Prüfer, Zichen Zhang, Klaus Spindler, Stefan Weltge,
• Abstract要約: PyCAALPは、自動アセンブリシーケンス計画(ASP)と生産ライン計画(PLP)のためのフレームワークである このフレームワークは、潜在的な部分衝突のような運動的境界条件を統合し、自動組立計画の実現性を保証する。 このフレームワークは、産業と生産の両方の研究アプリケーションにおいて、さらなるコラボレーションと採用を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688175992229959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents PyCAALP (Python-based Computer-Aided Assembly Line Planning), a framework for automated Assembly Sequence Planning (ASP) and Production Line Planning (PLP), employing a graph-based approach to model components and joints within production modules. The framework integrates kinematic boundary conditions, such as potential part collisions, to guarantee the feasibility of automated assembly planning. The developed algorithm computes all feasible production sequences, integrating modules for detecting spatial relationships and formulating geometric constraints. The algorithm incorporates additional attributes, including handling feasibility, tolerance matching, and joint compatibility, to manage the high combinatorial complexity inherent in assembly sequence generation. Heuristics, such as Single-Piece Flow assembly and geometrical constraint enforcement, are utilized to further refine the solution space, facilitating more efficient planning for complex assemblies. The PLP stage is formulated as a Mixed-Integer Program (MIP), balancing the total times of a fixed number of manufacturing stations. While some complexity reduction techniques may sacrifice optimality, they significantly reduce the MIPs computational time. Furthermore, the framework enables customization of engineering constraints and supports a flexible trade-off between ASP and PLP. The open-source nature of the framework, available at https://github.com/TUM-utg/PyCAALP, promotes further collaboration and adoption in both industrial and production research applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動組立シーケンス計画(ASP)と生産ライン計画(PLP)のためのフレームワークであるPyCAALP(Pythonベースのコンピュータ支援アセンブリライン計画)を提案する。 このフレームワークは、潜在的な部分衝突のような運動的境界条件を統合し、自動組立計画の実現性を保証する。 開発したアルゴリズムは、すべての実行可能な生産シーケンスを計算し、空間的関係を検出し、幾何学的制約を定式化するためのモジュールを統合する。 このアルゴリズムは、アセンブリシーケンス生成に固有の高い組合せ複雑性を管理するために、実現可能性、許容整合性、共同互換性などの追加属性を組み込んでいる。 単相フローアセンブリや幾何学的制約強制のようなヒューリスティックスは、複雑なアセンブリのより効率的な計画を容易にするために、解空間をさらに洗練するために利用される。 PLPステージはMIP(Mixed-Integer Program)として策定され、一定数の製造ステーションの合計時間のバランスをとる。 いくつかの複雑性低減技術は最適性を犠牲にするが、MIPの計算時間を著しく短縮する。 さらに、このフレームワークはエンジニアリング制約のカスタマイズを可能にし、ASPとPLP間の柔軟なトレードオフをサポートする。 https://github.com/TUM-utg/PyCAALPで入手できるこのフレームワークのオープンソースの性質は、産業と生産の両方の研究アプリケーションにおけるさらなるコラボレーションと採用を促進する。

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