Abstract:
งานวิจัยศึกษาปัญหาการจัดตารางการผลิตสำหรับระบบที่มีสินค้าคงคลังหลายชนิดถูกผลิตบนสายการผลิตเดียวกัน โดยแบ่งเป็นรอบ การจัดตารางการผลิตมีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ลดต้นทุนแปรผันรวมต่อปีซึ่งประกอบด้วยต้นทุนการปรับตั้งสายการผลิตและต้นทุนค่าถือครองสินค้าคงคลัง และ (2) ลดขนาดพื้นที่จัดเก็บสินค้าคงคลังที่ต้องการ จากการวิเคราะห์พบว่า ต้นทุนแปรผันรวมต่อปีมีค่าขึ้นกับจำนวนรอบการผลิตต่อปีซึ่งคำนวณได้จากตัวแบบการสั่งผลิตสินค้าคงคลังหลายชนิดอย่างประหยัด นอกจากนี้ ความต้องการพื้นที่จัดเก็บสินค้าสำหรับแต่ละขนาดรอบการผลิต มีค่าขึ้นกับการจัดตารางการผลิต งานวิจัยทำการพิจารณาปัญหาการจัดตารางการผลิตสินค้าในแต่ละรอบการผลิต โดยแบ่งเป็น 2 กรณี ได้แก่ กรณีที่ 1 ปัญหาการจัดตารางการผลิตที่ไม่พิจารณาให้มีเวลาว่างระหว่างการผลิตสินค้าคงคลังแต่ละชนิด และ กรณีที่ 2 ปัญหาการจัดตารางการผลิตที่พิจารณาให้มีเวลาว่างระหว่างการผลิตสินค้าคงคลังแต่ละชนิด เพื่อค้นหาคำตอบที่ดีสำหรับกรณีที่ 1 ซึ่งเป็นปัญหาการจัดลำดับการผลิต วิธีเชิงพันธุกรรมได้ถูกพัฒนาขึ้น จากการทดลองพบว่า วิธีเชิงพันธุกรรมให้คำตอบที่ดีกว่าวิธีฮิวริสติกอย่างง่าย 6 วิธี (LDF LPF LRhoF SDF SPF และ SRhoF) ทั้งนี้ สำหรับระบบที่ผลิตสินค้า 8 และ 10 ชนิด วิธีเชิงพันธุกรรมสามารถค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดได้ 179 จาก 180 ปัญหา และ 161 จาก 180 ปัญหา ตามลำดับ สำหรับกรณีที่ 2 งานวิจัยได้นำเสนออัลกอริทึม ITISS เพื่อกำหนดเวลาว่างระหว่างการผลิตสินค้าคงคลังแต่ละชนิดเมื่อทราบลำดับการผลิต ซึ่งอัลกอริทึมดังกล่าวได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ร่วมกับวิธีเชิงพันธุกรรม จากผลการทดลองบน 120 ปัญหาทดสอบ วิธีเชิงพันธุกรรมดังกล่าวสามารถค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดได้ทั้ง 120 ปัญหา ซึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับการจัดตารางการผลิตด้วยวิธีฮิวริสติก SPF โดยไม่มีเวลาว่างระหว่างการผลิต วิธีเชิงพันธุกรรมที่มีการประยุกต์ใช้อัลกอริทึม ITISS สามารถลดพื้นที่จัดเก็บได้ร้อยละ 43.90 โดยประมาณ
This research investigates the production scheduling problem for a system with multiple items produced on the same production line on a rotating basis. The objectives are to (1) minimize the total annual variable cost composing of setup and inventory holding costs and (2) minimize the required inventory storage space. Upon analysis, the total annual variable cost depends on the number of production runs per year, which can be calculated using the multi-item Economic Production Quantity model. Additionally, the required inventory storage space for each production run size depends on the production schedule. This research divides the scheduling problem into two cases: Case 1: the scheduling problem where each item is produced consecutively without idle time; Case 2: the scheduling problem where idle time between the production of each item is allowable. To determine a proper solution for the Case 1, which is production sequencing problem, a genetic algorithm (GA) is developed. According to the experiment, the GA provides better solutions than six simple heuristic methods (LDF, LPF, LRhoF, SDF, SPF, and SRhoF). For the system with 8 and 10 production items, the GA finds the optimal solution for 179 problems out of 180 problems and 161 problems out of 180 problems, respectively. For the Case 2, the research proposes the ITISS algorithm to determine the idle time between the production of each item when the production sequence is known. This algorithm is then integrated with a GA. Experimental results from 120 test problems show that the GA can provide the optimal solution for all 120 problems. Compared to the production schedule sequenced by the SPF heuristic without idle time, the GA integrated with the ITISS algorithm reduced the required storage space by approximately 43.90%