작업장 일정 문제

수학적 프로그래밍은 공급망 관리 및 생산 계획을 위한 강력한 도구입니다. 또한 네트워크 설계 및 가격 책정 과 같은 다른 인기 있는 애플리케이션 도메인 옆에 있는 작업 공장 일정에 사용할 수 있습니다 . 작업장 일정에 수학적 프로그래밍을 적용하면 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만 그 과정에서 발생할 수 있는 작업장 일정 문제에 대해 알고 있어야 합니다.

SCDA에서 우리는 예를 들어 배전 네트워크 설계 , 최적의 배전 흐름 및 작업자 스케줄링에 수학적 최적화를 적용하는 예를 시연했습니다. 예를 들어 과거에 우리가 게시한 다음 기사를 읽으십시오.

Job Shop Scheduling은 수학적 최적화 및 제약 프로그래밍의 이점을 얻을 수 있는 또 다른 분야입니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 잠재적인 절감 효과와 개선 효과는 엄청납니다. 그러나 작업장 일정을 위한 수학적 프로그래밍의 성공적인 상업적 적용에는 주요 장애물이 있습니다. 다음은 제가 과거에 처리해야 했던 다섯 가지 주요 과제입니다.

모델 정의 및 계산의 복잡성

생산 작업 일정 문제는 많은 변수와 제약 조건으로 인해 매우 복잡할 수 있습니다. 이로 인해 효율적으로 풀 수 있는 최적화 문제를 공식화하는 것이 어려울 수 있습니다.

동적 제약 조건 및 조건

생산 작업 스케줄링 문제는 새로운 작업과 시간이 지남에 따라 제약 조건이 변경되는 등 동적인 경우가 많습니다. 따라서 변화하는 조건에 적응할 수 있는 수학적 모델을 개발하는 것이 어렵습니다.

사용 가능한 데이터의 불완전한 품질

생산 작업 일정에 수학적 최적화를 적용하려면 작업 요구 사항, 기계 기능 및 일정 제약 조건에 대한 정보를 포함하여 상당한 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 얻고 유지하는 것은 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

엄청나게 다양한 용량 제약

생산 작업 스케줄링에는 종종 기계, 인력 및 재료와 같은 많은 수의 제한된 자원이 관련됩니다. 이러한 리소스 제약으로 인해 현실적인 일정을 생성할 수 있는 최적화 모델을 개발하기 어려울 수 있습니다.

구현 비용

생산 작업 스케줄링을 위한 수학적 최적화 솔루션을 구현하려면 비용이 많이 들고 상당한 전문 지식이 필요합니다. 많은 기업이 그러한 솔루션을 개발하고 구현할 자원이나 전문성이 없을 수 있습니다.