Treffer: Robust Possibilistic Programming Approach to Production Scheduling of Reconfigurable Manufacturing System Based on Learning Effect

Title:
Robust Possibilistic Programming Approach to Production Scheduling of Reconfigurable Manufacturing System Based on Learning Effect
Authors:
Ostovari, Alireza, Benderbal, Hicheam, Haddou, Benyoucef, Lyes, Delorme, Xavier, Dolgui, Alexandre
Contributors:
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Génie mathématique et industriel (FAYOL-ENSMSE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Institut Henri Fayol, Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Modélisation, Optimisation et DEcision pour la Logistique, l'Industrie et les Services (LS2N - équipe MODELIS), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-NANTES UNIVERSITÉ - École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), ANR-21-CE10-0019,RECONFIDURABLE,Conception et pilotage de systèmes de production reconfigurables et durables(2021)
Source:
IFAC PapersOnLine 59-10 (2025) 2159–2164. :2159-2164
Publisher Information:
CCSD, 2025.
Publication Year:
2025
Collection:
collection:EMSE
collection:UNIV-TLN
collection:PRES_CLERMONT
collection:CNRS
collection:UNIV-AMU
collection:EC-NANTES
collection:FAYOL-ENSMSE
collection:LIMOS
collection:DEMO-ENSMSE
collection:UNAM
collection:TDS-MACS
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collection:IMTA_DAPI
collection:LS2N-IMTA
collection:LIS-LAB
collection:IMT-ATLANTIQUE
collection:INSTITUTS-TELECOM
collection:ANR
collection:CLERMONT-AUVERGNE-INP
collection:LS2N-MODELIS
collection:LS2N-MODELIS-IMTA
collection:INCIAM
collection:NANTES-UNIVERSITE
collection:NANTES-UNIV
collection:INSTITUT-MINES-TELECOM
Subject Terms:
Possibilistic programming, Learning effect, Workforce planning, Production scheduling, Reconfigurable manufacturing system, [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs], Operations Research [math.OC]
Subject Geographic:
Trondheim ( Norvège), Norway
Original Identifier:
HAL: hal-05299882
Document Type:
Konferenz conferenceObject<br />Conference papers
Language:
English
Relation:
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1016/j.ifacol.2025.09.363
DOI:
10.1016/j.ifacol.2025.09.363
Access URL:
https://hal.science/hal-05299882
https://hal.science/hal-05299882v1/document
https://hal.science/hal-05299882v1/file/1-s2.0-S2405896325011243-main.pdf
Rights:
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
URL: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/
Accession Number:
edshal.hal.05299882v1
Database:
HAL

Weitere Informationen

The emergence of reconfigurable manufacturing offers innovative solutions for efficientlyadapting to changing market demands and system modifications. This paper introduces a robustpossibilistic programming framework to address a multi-objective production scheduling problemwithin sustainable reconfigurable manufacturing systems, incorporating uncertainty. The model capturesthe workforce learning effect on reconfiguration times, aiming to minimize makespan, productioncosts, and social sustainability while considering uncertain parameters. Possibilistic chance-constrainedprogramming and robust possibilistic programming approaches are applied to assess both model andsolution robustness. Additionally, the framework addresses workplace safety risks linked to workforceassignments and incorporates workforce entry preferences for flexible hours. By considering the learningeffect in reconfiguration times, the model reflects the dynamic nature of scheduling, aligning moreclosely with real-world scenarios. The augmented epsilon-constraint method is also used to efficientlyfind Pareto-optimal solutions for the multi-objective model.