論文の概要: Integrated packing, placement, scheduling, and routing of personalized production: a pharmaceutical Industry 4.0 use-case with a planar transport system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21029v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 19:21:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.14942
• Title: Integrated packing, placement, scheduling, and routing of personalized production: a pharmaceutical Industry 4.0 use-case with a planar transport system
• Title（参考訳）: パーソナライズされた生産の総合的な包装・配置・スケジューリング・ルーティング--プラナー輸送システムを備えた製薬業 4.0 ユースケース
• Authors: Viktor Emil Korladinov, Antonin Novak, Zdeněk Hanzálek, Erik Sonntag, František Štěpánek,
• Abstract要約: 本稿では, 製薬業界の現実のユースケースであるパーソナライズド医薬品の自動製造に, プラナーFMSフレームワークを適用した。 フレームワークは、最大500の順序で複数のレイアウトトポロジを効率的にスケールし、スケジュールは、日々の操作に非常に効果的で、計算的に牽引できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent emergence of planar transport systems necessitates re-evaluation of Flexible Manufacturing Systems (FMS) to address the simultaneous scheduling of internal logistics and production operations. By operating on a tile-based planar grid, these systems allow independent movers full two-dimensional freedom, mitigating inefficiencies inherent to traditional sequential lines. This paper applies a planar FMS framework to a real-world use case in the pharmaceutical industry: the automated production of personalized drugs. Implementing this system requires solving optimization problems at both tactical and operational levels. The tactical level involves decisions regarding production line layout and the positioning of drug dispensers. A Mixed-Integer Quadratic Programming model is utilized for the packing problem to exploit drug co-occurrence patterns found in historical patient data. Subsequently, we solve the placement problem - a bi-level problem combining an assignment problem with Shortest Hamiltonian paths with neighborhoods - to arrange dispensers in a layout minimizing expected travel distances. The operational level is encountered daily, scheduling individual movers to process new orders as quickly as possible. This scheduling problem is formulated using Constraint Programming, modeling movers as reservoir resources to ensure order completeness, complemented by a routing phase using an iterative conflict-resolution mechanism and DAG-based reasoning to convert schedules into conflict-free paths. Evaluation using real-world prescription data for 40 drugs shows the framework scales efficiently across several layout topologies for up to 500 orders, with schedules that are highly effective and computationally tractable for daily operations.
• Abstract（参考訳）: 近年の平面輸送システムの出現は、内部物流と生産業務の同時スケジューリングに対処するために、フレキシブル・マニュファクチャリング・システム(FMS)の再評価を必要としている。 タイルベースの平面格子で操作することで、従来のシーケンシャルラインに固有の非効率性を緩和し、2次元自由度を完全に独立移動させることができる。 本稿では, 製薬業界の現実のユースケースであるパーソナライズド医薬品の自動製造に, プラナーFMSフレームワークを適用した。 このシステムを実装するには、戦術レベルと運用レベルの両方で最適化問題を解く必要がある。 戦術レベルでは、生産ラインのレイアウトとドラッグディスペンサーの位置を決定する。 混合整数擬似プログラミングモデルを用いて、歴史的患者データに見られる薬物共起パターンを利用する。 その後、配置問題、すなわち最短ハミルトン経路と周辺地区との割り当て問題を組み合わせた二段階問題の解決を行い、予定走行距離を最小化するレイアウトでディスペンサーを配置する。 運用レベルは毎日遭遇し、個々の移動者ができるだけ早く新しい注文を処理するようにスケジューリングする。 このスケジューリング問題は、制約プログラミング(Constraint Programming)を用いて定式化され、注文の完全性を保証するために移動体を貯水池資源としてモデル化し、反復的コンフリクト解決機構とDAGに基づく推論を用いてスケジュールをコンフリクトフリーパスに変換するルーティングフェーズで補完する。 40の薬品に対する実世界の処方薬データを用いて評価すると、このフレームワークは最大500の順序で複数のレイアウトトポロジを効率よくスケールし、スケジュールは日々の操作に非常に効果的で、計算的に抽出可能である。

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