Nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch cắt tại công ty may việt nam và thiết kế xây dựng phần mềm ứng dụng

[2] Vì vậy, việc nghiên cứu công tác “Lập kế hoạch cắt” là cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả trong sản xuất May công nghiệp, góp phần tiết kiệm thời gian và nguyên liệu, nâng cao khả năn

-

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ LẬP KẾ HOẠCH CẮT TẠI CÔNG TY MAY VIỆT NAM

LỜI CẢM ƠN

Xin gởi lời cảm ơn chân thành đến:

Quý Thầy Cô của khoa Công nghệ Dệt May và Thời Trang trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã không ngại đường xa đến giảng dạy cho lớp cao học chuyên ngành tại thành phố Hồ Chí Minh, niên khóa 2006 -

2008

Thầy TS Ngô Chí Trung đã tận tình hướng dẫn, truyền dạy cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt quá trình thực hiện luận văn này Công ty cổ phần Bình Phú, Sài Gòn 3, Công ty TNHH Tân Phạm Gia, Công ty TNHH May Phú Vinh đã hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện luận văn

Các đồng nghiệp của tôi tại trường Đại học Công Nghiệp thành phố

Hồ Chí Minh đã hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN 4

1.1 TỔNG QUAN VỀ LẬP KẾ HOẠCH CẮT 5

1.1.1 Mục đích 5

1.1.2 Lập kế hoạch cắt 5

1.1.3 Thực trạng công tác lập kế hoạch cắt 10

1.1.3.1 Chất lượng và các yếu tố ảnh hưởng đến lập kế hoạch cắt 10

1.1.3.2 Khả năng tiết kiệm thời gian, nguyên liệu trong lập kế hoạch cắt 12

1.2 THUẬT GIẢI DI TRUYỀN 14

1.3 MỘT SỐ CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN 20

CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26

2.1 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 27

2.2 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 27

2.2.1 Khảo sát công tác lập kế hoạch cắt 27

2.2.2 Xây dựng phần mềm lập kế hoạch cắt 27

2.3 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 28

2.3.1 Khảo sát thực nghiệm công tác lập kế hoạch cắt 28

2.3.2 Thực nghiệm phần mềm lập kế hoạch cắt 30

2.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 31

2.4.1 Phương pháp khảo sát thống kê 31

2.4.2 Phương pháp tính toán 31

2.4.3 Phương pháp xây dựng phần mềm 32

2.4.4 Phương pháp thực nghiệm kiểm chứng phần mềm 35

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ BÀN LUẬN 37

3.1.1 Công tác ghép tỉ lệ cỡ vóc 38

3.1.2 Kết quả ghép tỉ lệ cỡ vóc của một số mã hàng được khảo sát 40

3.2 THIẾT KẾ PHẦN MỀM LẬP KẾ HOẠCH CẮT 42

3.2.1 Thuật giải di truyền trong bài toán ghép tỉ lệ cỡ vóc 42

3.2.2 Mô hình phân tích và xây dựng phần mềm 46

3.2.3 Giới thiệu phần mềm 51

3.2.3.1 Tính năng phần mềm 51

3.2.3.2 Mô hình mô tả quá trình nhập xuất dữ liệu 51

3.2.3.3 Môi trường làm việc của phần mềm: 53

3.2.4 Thử nghiệm phần mềm lập kế hoạch cắt 68

3.2.5 Biểu đồ so sánh kết quả thực nghiệm 69

KẾT LUẬN 73

TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

PHỤ LỤC 78

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

1 GAs: Genetic Algorithms

2 CAD: Computer-Aided Design

3 CAM: Computer-Aided Manufacturing

4 ERD: Entity Relation Diagram

5 SQL: Structured Query Language

DANH MỤC CÁC BẢNG

1 Bảng 1.1: Thống kê lượng vải đầu khúc phát sinh 12 2 Bảng 2.1: Định mức ban đầu/sản phẩm 27 3 Bảng 2.2: Giới hạn số lớp trải vải 27 4 Bảng 2.3: Số lượng sản phẩm của các mã hàng 28 5 Bảng 2.4: Các phương án thực nghiệm 32 6 Bảng 3.1: Bảng so sánh trình tự công việc ghép tỉ lệ cỡ vóc 34 7 Bảng 3.2: Bảng kết quả ghép tỉ lệ cỡ vóc 36 8 Bảng 3.3: Bảng kết quả ghép tỉ lệ cỡ vóc 37 9 Bảng 3.4: Bảng kết quả ghép tỉ lệ cỡ vóc 37

10 .Bảng 3.5: Kết quả các phương án thực nghiệm 61

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

1 Hình 1a: Tam giác mục tiêu và các chủ thể quan tâm 1 2 Hình 1b: Ảnh hưởng của công tác ghép cỡ vóc đến công tác khác 2 3 Hình 1.1: Sơ đồ thuật giải di truyền 13 4 Hình 2.1: Lược đồ đặc tả toàn bộ thuật giải di truyền 30 5 Hình 3.1: Mô hình Use case 42 6 Hình 3.2: Mô hình dữ liệu (ERD) 43 7 Hình 3.3: Mô hình dữ liệu (Logical) 44 8 Hình 3.4: Mô hình dữ liệu (Physical) 45 9 Hình 3.5: Mô hình mô tả quá trình nhập xuất dữ liệu 46

10 .Hình 3.6: Cửa sổ đăng nhập hệ thống 47

11 .Hình 3.7: Danh mục hệ thống 48

12 .Hình 3.8: Thanh công cập nhật dữ liệu ở trạng thái xem 49

13 .Hình 3.11: Thanh công cập nhật dữ liệu ở trạng thái cập nhật 49

14 .Hình 3.10: Thanh trạng thái 50

15 .Hình 3.11: Cửa sổ danh mục mã hàng 50

16 .Hình 3.12: Cửa sổ danh mục cỡ vóc 52

17 .Hình 3.13: Cửa sổ danh mục màu sắc 53

18 .Hình 3.14: Cửa sổ danh mục định mức vải 54

19 .Hình 3.15: Cửa sổ danh mục số lượng sản phẩm 55

20 .Hình 3.16: Cửa sổ tác nghiệp ghép sơ đồ 56

21 .Hình 3.17: Cửa sổ in báo cáo 57

22 .Hình 3.18: Biểu mẫu thống kê sơ đồ dạng chi tiết 58

23 .Hình 3.19: Biểu mẫu thống kê sơ đồ dạng rút gọn 58

24 .Hình 3.21: Biểu đồ so sánh thời gian ghép sơ đồ và tính số bàn cắt 61

25 .Hình 3.22: Biểu đồ so sánh số lượng sơ đồ cần giác 62

ình 3.23: Biểu đồ so sánh số lượng bàn cắt 63

27 .Hình 3.20: Biểu mẫu thống kê số lượng bàn cắt 59

LỜI MỞ ĐẦU

Những năm gần đây, ngành may Việt Nam phát triển rất mạnh và góp phần không nhỏ vào nền kinh tế quốc dân, vì thế việc hiện đại hoá ngành may để đáp ứng được năng suất và chất lượng sản phẩm là rất cần thiết Lần đầu tiên, ngành dệt may đã vượt dầu thô để vươn lên vị trí số một khi xuất khẩu thu về 7,8 tỉ USD trong năm 2007 Năm 2008, dệt may là ngành được kỳ vọng có kim ngạch xuất khẩu lớn nhất cả nước với khoảng 9 tỷ USD, vượt lên trên cả dầu thô

Hiện nay, trước những thuận lợi và thách thức của sự hội nhập kinh

tế thế giới, ngành dệt may Việt nam đang đứng trước sức ép cạnh tranh bởi các yếu tố: chất lượng, giá thành và thời gian giao hàng

Hình 1a: Tam giác mục tiêu và các chủ thể quan tâm [1]

Theo đánh giá của một số tập đoàn bán lẻ trên thế giới thì sản phẩm dệt may Việt Nam có chất lượng cạnh tranh so với các nước trong khu vực, giao hàng đúng hẹn Tuy nhiên, khi xét đến yếu tố “giá cả” thì các Doanh nghiệp May Việt Nam vẫn chưa có nhiều ưu thế so với các quốc gia trong khu vực như Trung Quốc, Ấn Độ, Cambodia…

Doanh nghiệp may Người tiêu dùng

Chất lượng

Giá

cả

Thời gian

để giảm giá đòi hỏi phải xem xét đến nhiều khía cạnh liên quan như: giảm chi phí quản lý, chi phí sản xuất và chi phí nguyên vật liệu

Đối với sản phẩm May công nghiệp, giá thành các loại nguyên phụ liệu may chiếm đến 85% giá thành sản phẩm (trong đó vải chiếm đến 90%) Để giảm giá nguyên liệu, có nghĩa là phải sử dụng nguyên liệu tiết kiệm và hợp lý nhất

Trong qui trình sản suất sản phẩm May công nghiệp, có nhiều công đoạn khác nhau ảnh hưởng đến vấn đề tiết kiệm thời gian và nguyên liệu Một trong những công đoạn góp phần không nhỏ đối với tiết kiệm nguyên liệu mà hiện nay việc nghiên cứu vẫn chưa đầy đủ là công tác

“Lập kế hoạch cắt”

Mỗi đơn hàng có thể có một hoặc nhiều nhóm cỡ vóc (thường được gọi là size), khổ vải, màu sắc với số lượng khác nhau Do vậy, công tác ghép tỷ lệ cỡ vóc ảnh hưởng rất lớn đến vấn đề thời gian và sử dụng nguyên liệu

Hình 1b: Ảnh hưởng của công tác ghép cỡ vóc đến công tác khác [2]

Vì vậy, việc nghiên cứu công tác “Lập kế hoạch cắt” là cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả trong sản xuất May công nghiệp, góp phần tiết kiệm thời gian và nguyên liệu, nâng cao khả năng cạnh tranh của các Doanh Nghiệp May Việt Nam trên thị trường thế giới

Ghép tỉ lệ cỡ vóc Tính số bàn vải cần trải (số sơ đồ cần giác)

Trải vải

Hiện nay, thuật giải di truyền (GAs) đã được nghiên cứu và ứng trong nhiều ngành công nghệp khác nhau trong đó ngành may, GAs là phương án tối ưu để giải quyết những bài toán phức tạp, phạm vị ứng dụng rộng và hiệu quả cao trong nhiều ngành công nghiệp trong đó có ngành May

Từ những vấn đề nêu trên, tác giả được Thầy TS Ngô Chí Trung tận tình hướng dẫn nghiên cứu và ứng dụng GAs để tìm được lời giải phù hợp cho bài toán “Lập kế hoạch cắt chi tiết theo qui trình công nghệ hợp lý, đảm bảo chất lượng bán thành phẩm, giảm thiểu tiêu hao vật liệu, thời gian sản xuất hợp lý, hiệu quả kinh tế cao” và cũng là lý

do tôi thực hiện đề tài: “Nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch cắt tại Công ty may Việt Nam và thiết kế, xây dựng phần mềm ứng dụng”

CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN

1.1 TỔNG QUAN VỀ LẬP KẾ HOẠCH CẮT

1.1.1 Mục đích

− Lập kế hoạch cắt chi tiết theo qui trình công nghệ hợp lý, đảm bảo chất lượng bán thành phẩm, giảm thiểu tiêu hao vật liệu, thời gian sản xuất hợp lý

− Tiết kiệm nguyên phụ liệu

− Tiết kiệm thời gian

− Tiết kiệm số sơ đồ phải giác

(số cỡ này phải nhỏ hơn hoặc bằng số sản phẩm tối đa có thể giác)

− Lấy sản lượng của cỡ vóc có sản lượng thấp nhất trong số cỡ vóc đã lựa chọn để làm số trừ (ước số chung nhỏ nhất) Các sản lượng của các cỡ vóc còn lại được xem là số bị trừ Sơ đồ thứ nhất sẽ là sơ đồ được ghép tất cả các cỡ vóc đã được chọn ra Số sản phẩm dư ra sau phép tính trừ

sẽ được để lại cho các sơ đồ kế tiếp

− Qui trình cứ thế tiếp tục cho đến khi ta triệt tiêu tất cả sản lượng của mã hàng

− Kiểm tra lại xem tất cả số sản phẩm được ghép đã thỏa mãn với tỉ lệ cỡ vóc của mà mã hàng yêu cầu hay chưa

− Ví dụ: Cách ghép sơ đồ, số lớp vải cần phải trải, số bàn cắt của mã hàng Levi’s gồm 8000 sản phẩm Mỗi bàn cắt trải tối đa là 50 lớp với tỉ

lệ cỡ vóc như sau:

Tỉ lệ sản phẩm (%) 20 35 45 + Cách ghép sơ đồ theo phương pháp trừ lùi như sau:

+ Số lớp vải cần trải đối với mỗi sơ đồ:

− Từ mặt bằng và yêu cầu thực tế để xác định số sản phẩm tối đa có thể là

số chẵn thì ta tiến hành ghép lần lượt các cỡ vóc nhỏ nhất với các cỡ vóc lớn nhất, rồi ghép các cỡ vóc trung bình lại với nhau để có những

sơ đồ đầu tiên Nếu số lẻ thì ta cũng lần lượt ghép các cỡ vóc lớn nhất với cỡ vóc nhỏ nhất để có các sơ đồ đầu tiên, rồi xử lý sản lượng của các cỡ vóc ở giữa theo số chẵn (2, 4…) để giải quyết hết sản lượng của các cỡ vóc này

− Quan sát sản lượng dư ra từ các sơ đồ đã ghép ở trên để lựa chọn cỡ vóc sẽ ghép cho các sơ đồ cuối sao cho số sơ đồ này là ít nhất, tiết kiệm được thời gian, tiết kiệm được nguyên phụ liệu và triệt tiêu được vải đầu tấm - đầu khúc

− Kiểm tra lại xem tất cả số sản phẩm được ghép đã thỏa mãn với tỉ lệ cỡ vóc mà mã hàng đã yêu cầu hay chưa

vóc như sau (giác tối đa 2 sản phẩm/sơ đồ):

Cách 2: Thực ra ở bài toán này ta chỉ ghép tỉ lệ cỡ vóc 3 sơ đồ mà thôi:

Sơ đồ 1: M+L = 1108 sp, với 554 lớp gồm 289 (1) và 265 (2)

Sơ đồ 2: S+XL = 560 sp, với 280 lớp gồm 146 (1) và 134 (2)

Sơ đồ 3: S+XXL = 184 sp, với 92 lớp gồm 48 (1) và 44 (2)

+ Đây là bảng tỉ lệ cỡ vóc của mã hàng có số cỡ vóc là số lẻ Ta tiến hành ghép như sau:

d Tính số bàn vải cần trải

− Tính số bàn vải phải trải:

− Căn cứ vào số lớp vải qui định trải tối đa trên 1 bàn cắt, ta tính toán số

sơ đồ cần giác sao cho phù hợp Khi đó số lớp vải tối đa trải cho 1 bàn cắt (1 sơ đồ) có thể dao động trong khoảng ± 10%

1.1.3 Thực trạng công tác lập kế hoạch cắt

1.1.3.1 Chất lượng và các yếu tố ảnh hưởng đến lập kế hoạch cắt

− Chất lượng trong công tác lập kế hoạch cắt phụ thuộc vào các yếu tố chính:

+ Chủng loại sản phẩm

+ Mặt bằng phân xưởng

+ Kinh nghiệm của người thực hiện công tác

+ Và hiện nay, là mức độ ứng dụng Công nghệ thông tin

− Đối với các Doanh Nghiệp May tại Việt Nam hiện nay, chỉ những Doanh nghiệp có qui mô sản xuất lớn mới đủ năng lực để trang bị phần mềm hạch toán bàn cắt vì:

+ Đơn hàng thường có nhiều nhóm cỡ vóc và cỡ vóc, số lượng sản phẩm nhiều và đa dạng

+ Mặt bằng phân xưởng nhiều và lớn, trang thiết bị hiện đại (phần mềm hỗ trợ thiết kế rập, giác sơ đồ, trải và cắt tự động…)

+ Số lượng công ít lớn

− Đối với các Doanh Nghiệp May có qui mô sản xuất nhỏ, khó có điều kiện phù hợp để trang bị phần mềm hạch toán bàn cắt vì:

+ Đơn hàng thường không nhiều cỡ vóc, số lượng ít

+ Mặt bằng phân xưởng nhỏ, không có nhiều trang thiết bị hỗ trợ

+ Số lượng công nhân ít

− Những khó khăn còn tồn tại khi thực hiện công tác lập kế hoạch cắt, như sau:

+ Nếu thời gian tác nghiệp một mã hàng lâu sẽ gây ảnh hưởng đến công tác khác (ví dụ công tác của nhân viên thống kê cắt)

+ Tính toán số lớp cắt đôi lúc không chính xác dẫn đến thiếu hụt nguyên liệu so với định mức

+ Không xác định được phương án ghép cỡ vóc hợp lý, làm tốn thời gian trải vải, công giác sơ đồ và làm lãng phí nguyên liệu

+ Tính thông số tiêu hao và tiết kiệm nguyên liệu so với định mức thường tốn nhiều thời gian do đó ảnh hưởng đến việc dự trù, tính toán nguyên vật liệu

+ Tốn nhiều nhân lực và khó khăn khi thực hiện các đơn hàng nhiều (nhóm) cỡ vóc, nhiều màu sắc và nhiều loại nguyên liệu

+ Không lưu trữ được một cách khoa học hồ sơ kế hoạch cắt, tốn nhiều thời gian để kiểm tra, xử lý

™ Kết luận:

− Dù qui mô sản xuất của các Doanh Nghiệp May nhỏ hay lớn, ứng dụng

phần mềm hay không ứng dụng phần mềm, đều có những khó khăn chung đó là vấn đề tiết kiệm thời gian và nguyên liệu trong công tác lập kế hoạch cắt

kiệm nguyên liệu lớn hơn so với phần mềm hỗ trợ nhưng lại tốn rất nhiều thời gian so với ứng dụng phần mềm

− Ngoài ra, khi thực hiện bằng thủ công sẽ không phụ thuộc vào chủng

loại sản phẩm, đây là vấn đề rất khó khăn đối với ứng dụng phần mềm

1.1.3.2 Khả năng tiết kiệm thời gian, nguyên liệu trong lập kế hoạch cắt

− Khả năng tiết kiệm thời gian và nguyên liệu trong công tác lập kế hoạch cắt phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố Ngoài việc giải quyết những vấn đề cơ bản còn tồn tại trong công tác lập kế hoạch cắt, cần nghiên cứu các yếu tố sau:

+ Ứng dụng tin học vào công tác lập kế hoạch cắt

+ Nghiên cứu và ứng dụng “Thuật giải di truyền” vào công tác lập kế hoạch cắt nhằm xác tìm ra phương án lựa chọn tối ưu

+ Khai thác những ưu điểm từ những phần mềm hỗ trợ giác sơ đồ và những công trình nghiên cứu có liên quan

− Ngoài ra, vấn đề tiết kiệm thời gian và nguyên liệu trong lập việc kế hoạch cắt còn phụ thuộc vào yếu tố khách quan là mức độ tận dụng vải thừa đầu khúc Dưới đây là thống kê lượng vải đầu khúc phát sinh tại khu vực trải vải và cắt vải áo sơ mi từ một số đơn hàng của Công ty

may Việt Tiến (số liệu trích dẫn từ đề tài “Nghiên cứu tối ưu quá trình

trải vải trên quan điểm nâng cao hiệu suất sử dụng vải tại Việt Nam” năm 2006, tác giả ThS Nguyễn Thị Ngọc Quyên):

A64403 2216 3504 132 3,8%

HSN900 4518 5961 143.7 2.40%

DYD207 4020 7037.26 344.6 4.90%

1.2 THUẬT GIẢI DI TRUYỀN

™ Tổng quan

− Thuật giải di truyền (Genetic Algorithms - Viết tắt là GAs) [3], do John Holland (1975) và Goldberg (1989) đề xuất và phát triển, là thuật giải tìm kiếm dựa trên cơ chế chọn lọc và di truyền tự nhiên Thuật giải này

sử dụng các nguyên lý di truyền về sự thích nghi và sự sống các cá thể thích nghi nhất trong tự nhiên

Khởi tạo quần thể

Mã hóa các biến Đánh giá độ thích nghi

Chọn lọc Lai ghép Đột biến Đạt tiêu chuẩn tối ưu

Kết quả

Bắt đầu

Không

Kết thúc Thỏa

Hình 1.1: Sơ đồ thuật giải di truyền.[3]

™ Các tính chất quan trọng của thuật giải di truyền

− GAs lập luận mang tính chất ngẫu nhiên để tìm giải pháp tối ưu cho những vấn đề phức tạp, thay vì xác định như toán học giải tích Tuy nhiên đây là hình thức ngẫu nhiên có hướng dẫn bởi trị số thích nghi Chính hàm số thích nghi là giúp GAs tìm giải pháp tối ưu trong rất nhiều giải pháp có thể có

− GAs không để ý đến chi tiết vấn đề, trái lại chỉ chú ý đến giải pháp cho vấn đề, hay tìm điều kiện tối ưu cho việc điều hành, và phân nhóm những giải pháp có được

− GAs được sử dụng đặc biệt cho nhứng bài toán yêu cầu tìm kiếm tối ưu toàn cục với không gian tìm kiếm lớn và không thể kiểm soát nhờ khả năng duyệt qua không gian tìm kiếm đại diện mà không thực sự đi qua từng điểm của toàn bộ không gian

™ Cơ chế thực hiện của thuật giải

− Mã hóa dưới dạng nhị phân:

Nhiễm sắc thể A 1 1 0 0 1 0 1 Nhiễm sắc thể B 0 1 0 1 1 1 0

− Giả sử muốn tối ưu hàm n biến f(x1, x2, xn), trong đó mỗi biến xi thuộc miền D = [ai, bi] là tập con của tập số thực R và yêu cầu độ chính xác là k chữ số thập phân cho các giá trị biến xi Để đạt được độ chính

xác như vậy miền [ai, bi] được phân cắt thành miền con bằng nhau Gọi mi là số nguyên nhỏ nhất sao:

− Như vậy mỗi biến xi thuộc [ai, bi] được biểu diễn bằng một chuỗi nhị phân có chiều dài mi Phép ánh xạ biến nhị phân thành biến thực xi

được tính theo công thức:

− Trong đó decimal (string2) biểu diễn giá trị thập phân của chuỗi nhị phân string2 Bây giờ mỗi nhiễm sắc thể (là một lời giải) được biểu diễn

bằng chuỗi nhị phân có chiều dài , m1 bít đầu tiên biểu diễn các giá trị trong khoảng [a1, b1], m2 bít kế tiếp biểu diễn giá trị trong khoảng [a2, b2] và nhóm mn bít cuối cùng biểu diễn giá trị trong khoảng [an, bn]

ii Chọn lọc cá thể

− Đối với tiến trình chọn lọc (chọn quần thể thỏa phân bố xác suất dựa trên độ thích nghi), ta dùng bánh xe rulét với các rãnh được định kích thước theo độ thích nghi như sau:

+ Tính độ thích nghi eval(vi) của mỗi nhiễm sắc thể vi size), với pop-size là kích thước của quần thể, với f(vi) là hàm mục tiêu:

(i=1…pop-+ Tìm tổng giá trị thích nghi F cho toàn quần thể:

+ Tính xác xuất chọn pi cho mỗi nhiễm sắc thể vi:

+ Tính xác xuất tích luỹ qi cho mỗi nhiễm sắc thể vi:

− Tiến trình chọn lọc được thực hiện bằng cách quay bánh xe rulét size lần Mỗi lần chọn ra một nhiễm sắc thể từ quần thể hiện hành vào quần thể mới theo cách sau:

pop-+ Phát sinh 1 số ngẫu nhiên r trong khoảng [0, 1]

+ Nếu r < q1 thì chọn nhiễm sắc thể đầu tiên v1, ngược lại chọn nhiễm sắc thể vi sao qi-1< r ≤ qi

iii Lai ghép

− Toán tử tác động trên các cá thể cha mẹ để tạo ra những con lai tốt được gọi là lai ghép Các cặp cha mẹ được chọn lựa lai ghép với xác suất pc Có 3 dạng lai ghép cơ bản: lai một vị trí, lai nhiều vị trí và lai đều Với 3 loại trên, xác suất cá thể tạo ra do lai ghép vẫn là hằng số

iv Đột biến

− Đột biến nhằm tạo ra những thông tin mới trong quần thể lai tạo tại các

vị trí bit nào đó trong mỗi nhiễm sắc thể Với xác suất đột biến trong quần thể là pm thì số lượng nhiễm sắc thể bị đột biến sẽ là Mỗi bít trong nhiễm sắc thể có cơ hội đột biến như nhau và được thay đổi từ 0 thành 1 hay ngược lại

− Với mỗi nhiễm sắc thể trong quần thể và mỗi bít trong nhiễm sắc thể:

+ Phát sinh 1 số ngẫu nhiên r trong khoảng [0, 1]

+ Nếu r < pm, tiến hành đột biến bít đó

− Trong GAs, đột biến xảy ra với xác suất rất nhỏ, thường nằm trong khoảng 0.001 đến 0.01 Đột biến nhằm loại trừ sự nhầm lẫn do các tối

ưu cục bộ

− Để quá trình đột biến có hiệu quả thì xác suất đột biến thường được chọn tỉ lệ nghịch với kích thước gen Một xác suất đột biến thường được sử dụng là 1/N (N là kích thước gen)

v Hàm thích nghi

− Hàm thích nghi phải nhận giá trị không âm, nếu bài toán tối ưu là cực tiểu một hàm mục tiêu g(x) thì việc chuyển hàm g(x) này sang hàm thích nghi f(x) để sử dụng trong GAs như sau:

f(x) = Cmax - g(x) khi g(x) < Cmax, ngược lại f(x) = 0 Trong đó Cmax là tham số đầu vào Có thể lấy Cmax là giá trị g(x) lớn nhất trong quần thể hiện tại, hoặc lớn nhất sau k vòng lặp

− Khi hàm mục tiêu gốc tăng hoặc bài toán đang xét cực đại của hàm u(x), hàm thích nghi có thể được chuyển sang như sau:

f(x) = Cmin + u(x) khi u(x) + Cmin >0

− Ngược lại f(x)=0 -Trong đó Cmin là tham số đầu vào, có thể là trị tuyệt đối của u bé nhất trong quần thể hiện tại, hoặc trong k vòng lặp cuối cùng, hoặc là một hàm của biến quần thể

− Trong một vài trường hợp hàm thích nghi có thể là nghịch đảo của hàm mục tiêu hoặc là sai số trung bình bình phương của các tập mẫu trong quần thể

vi Điều kiện kết thúc lặp của GAs

− Để kết thúc vòng lặp GAs, thường có thể chỉ định trước số thế hệ cần tạo ra sau đó kiểm tra lại độ thích nghi những phần tử tốt nhất bằng cách so sánh với bài toán ban đầu

Kết luận:

− GAs giải quyết được những bài toán phức tạp với nhiều tham số một

cách nhanh chóng và hiệu quả

− GAs đã được nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: kinh

tế, xây dựng, âm nhạc

− GAs cần được nghiên cứu một cách sâu rộng để áp dụng vào thực tế

sản xuất trong ngành May nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất

1.3 MỘT SỐ CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

™ Phần mềm hỗ trợ thiết kế và sản xuất sản phẩm (CAD/CAM):

− Những hệ thống phần mềm hỗ trợ được sử dụng phổ biến ở Việt Nam cũng như trên thế giới: Gerber AccuMark [4], Lectra System [5]

− Công ty phát triển phần mềm: hiện nay phần mềm hỗ CAD/CAM ngành May được sử dụng phổ biến nhất trên thế giới và tại Việt Nam là sản phẩm của Tập đoàn Gerber trụ sở tại Mỹ và Tập đoàn Lectra trụ sở tại Pháp

− Hiện nay, có hơn 200 doanh nghiệp may Việt Nam và nước ngoài có quy mô vừa và lớn ứng dụng hệ thống phần mềm các Tập đoàn này như: Công ty may Bình Phú, Việt Tiến, Việt Thắng…

− Tính năng của phần mềm:

+ Quản lý hệ thống: quản lý dữ liệu của mã hàng

+ Thiết kế rập: phần mềm hỗ trợ thiết kế mẫu mới và chỉnh sửa một cách nhanh chóng và hiệu quả

+ Nhảy cỡ vóc: hỗ trợ nhảy cỡ thủ công và tự động

+ Kiểm tra rập trên mô hình thực tế ảo: giúp kiểm tra sản phẩm một cách nhanh chóng để có sự điều chỉnh hợp lý nhất

+ Giác sơ đồ: thực hiện giác sơ đồ tự động, tính định mức nhanh giúp người giác sơ đồ biết được hiệu suất giác sơ đồ, có thể lưu nước giác

để sử dụng lại

+ Trải vải, cắt vải: cung cấp dữ liệu và điều khiển hệ thống máy trải cắt tự động

+ Đọc được nhiều định dạng dữ liệu: có thể đọc được dữ liệu từ những

hệ CAD/CAM phổ biến như Assyst, *.dxf …

+ Chi phí đầu từ phần mềm, phần cứng và chi phí bảo trì rất lớn

+ Tốn chi phí đào tạo nhân viên, khó tuyển dụng nhân viên phù hợp với yêu cầu của công việc

™ Phần mềm hạch toán bàn cắt: [6]

− Phần mềm GarmentSD

+ Phát triển bởi: Công ty SXTMDV Tin học Lê Gia

+ Nền tảng phát triển phần mềm: Microsoft Visual FoxPro

+ Phiên bản: 5.0

− Tính năng của phần mềm: có hai tính năng chính là ghép tỉ lệ cỡ vóc và tính số lượng bàn cắt

+ Không ứng dụng được ở nhiều Doanh Nghiệp May

+ Tốn chi phí đào tạo nhân viên sử dụng phần mềm

+ Hầu như chỉ phù hợp với sản phẩm Jacket

+ Không tận dụng được ưu điểm giúp tiết kiệm nguyên liệu từ các hệ thống phần mềm Gerber AccuMark cũng như Lectra System

+ Xét về công nghệ phần mềm: phần mềm được xây dựng trên nền tảng Microsoft Visual FoxPro, là công nghệ lạc hậu, không tận dụng được tài nguyên phần mềm có sẵn từ hệ thống phần mềm Gerber Accumark hay Investronica, gây lãng phí tài nguyên phần mềm

+ Không tận dụng được trang thiết bị máy vi tính sẵn có dành cho hệ thống phần mềm Gerber Accumark hay Investronica do vấn đề tương thích phần mềm

Trong ngành May tại Việt Nam, GAs tuy mới được nghiên cứu và ứng dụng trong thời gian gần đây nhưng đã mang lại những kết quả khả quan Một số nghiên cứu điển hình:

™ Đề tài nghiên cứu khoa học: “Ứng dụng tin học trong công tác phân công lao động ngành may”, năm 2002-2003.[7]

− Tác giả Nguyễn Trọng Quyền, đề tài được giải khuyến khích giải thưởng “Sinh viên nghiên cứu khoa học” cấp Bộ năm 2002-2003

− Tác giả ThS Nguyễn Thị Ngọc Quyên Đề tài đã giải quyết được các vấn đề sau:

+ Vận dụng thành công GAs để xây dựng thuật toán giải tối ưu hóa việc chọn cây vải

+ Tác giả đưa ra mô hình lai ghép tối ưu giữa sơ đồ (có xét đến % hao phí do các yếu tố ảnh hưởng) và cuộn vải (với thông số chiều dài, khổ) bằng GAs

™ “Ứng dụng thuật giải di truyền giúp tối ưu hóa công tác lựa chọn

và pha cắt da trong công nghệ sản xuất giày”, 1999.[9]

− Tác giả phát triển phần mềm: Joseph P.Wetstein, PE, MSEE1, Allon Guez, PhD Electrical and computer Engineering Department Drexel University, Philadelphia, PA

− Đề tài đã giải quyết được các vấn đề sau:

+ Xây dựng được phương án xếp các chi tiết trên tấm da đạt hiệu quả nhất

+ Ý tưởng sử dụng thuật giải di chuyền để sắp xếp các chi tiết giày trên da được phát minh từ năm 1999 đến nay được nhiều nước trên thế giới ứng dụng và cho đến nay chưa có phần mềm nào thay thế

với kích thước khác nhau, tính ưu việt của phần mềm là chọn lựa rất nhiều phương án (hàng trăm hay hàng nghìn phương án tuỳ chọn

…) để đưa ra phương án tối ưu nhất

™ Nhận xét:

− Từ kết quả của một số nghiên cứu và đề tài có ứng dụng GAs được giới

thiệu trên, có thể kết luận rằng GAs là thuật giải có tính khoa học, có

đủ khả năng giải quyết những bài toán phức tạp, phạm vị ứng dụng rộng và hiệu quả cao trong nhiều ngành công nghiệp trong đó có ngành May

− Sự cần thiết phải nghiên cứu GAs và ứng dụng vào công tác “Lập kế

hoạch cắt” là phù hợp với xu hướng phát triển chung của ngành May nói riêng và Công nghệ thông tin tại Việt Nam và trên thế giới nói

chung

™ Kết luận

− Trên thế giới cũng như ở Việt Nam hiện nay, mặc dù đã và đang ứng dụng những công nghệ hiện đại và một số phần mềm hỗ trợ trong công nghệ sản xuất nhưng tất cả các ứng dụng này phần lớn mang lại hiệu quả kinh tế về mặt thời gian Nghiên cứu về công tác lập kế hoạch cắt vẫn đang bỏ ngõ trong khi lợi ích kinh tế cũng rất đáng kể, góp phần nâng cao hiệu suất sử dụng vải Một số nghiên cứu ứng dụng phần mềm chỉ mới dừng lại ở mức độ tiết kiệm thời gian, mức độ tiết kiệm vải không đáng kể Chưa ứng dụng được chnhiều chủng loại sản phẩm

− Hiện nay, GAs là một kỹ thuật của khoa học máy tính nhằm tìm kiếm giải pháp thích hợp cho các bài toán tối ưu tổ hợp (Combinatorial Optimization) GAs đã được nghiên cứu và ứng dụng hiệu quả đối với những bài toán tiết kiệm nguyên liệu nhiều lĩnh vực khác nhau như:

Kinh tế, Xây dựng, Dệt may… Tuy nhiên, trong qui trình sản xuất sản phẩm May công nghiệp, GAs vẫn chưa được nghiên cứu ứng dụng vào

“Công tác lập kế hoạch cắt” trong ngành May công nghiệp

− Để tiết kiệm thời gian và nguyên liệu trong lập kế hoạch cắt, cần xây dựng phần mềm lập kế hoạch cắt, thừa hưởng ưu điểm giữa kết hợp cách ghép thủ công và tính năng xử lý của phần mềm để giải quyết một cách khoa học bài toán lập kế hoạch cắt

− Đây là vấn đề thế giới và Việt Nam vẫn chưa nghiên cứu hoàn chỉnh, tôi sẽ nghiên cứu một số yếu tố ảnh hưởng đến hao phí nguyên liệu trong quá trình ghép cỡ vóc để xây dựng phần mềm nhằm giải quyết bài toán tối ưu về chọn lựa phương án ghép cỡ vóc phù hợp nhằm đạt mục tiêu: tiết kiệm nguyên liệu, ứng dụng cho nhiều chủng loại sản phẩm và không phụ thuộc vào qui mô sản xuất của các Doanh Nghiệp May

− Từ những vấn đề nêu trên, tác giả được Thầy TS Ngô Chí Trung tận tình hướng dẫn nghiên cứu và ứng dụng GAs để tìm được lời giải phù hợp cho bài toán “Lập kế hoạch cắt chi tiết theo qui trình công nghệ hợp lý, đảm bảo chất lượng bán thành phẩm, giảm thiểu tiêu hao vật liệu, thời gian sản xuất hợp lý, hiệu quả kinh tế cao” và cũng là lý do tôi thực hiện đề tài:

“Nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch cắt tại Công ty may Việt Nam và thiết kế, xây dựng phần mềm ứng dụng”

CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Đề tài tập trung tìm hiểu về vấn đề lập kế hoạch cắt và khảo sát công tác lập kế hoạch cắt tại một số Công ty may, đặt biệt tập trung vào Công ty có qui mô sản xuất sản xuất nhỏ và vừa Thiết kế, xây dựng phần mềm lập kế hoạch cắt để ứng dụng vào công việc ghép tỉ lệ cỡ vóc và tính số lượng bàn cắt

2.2 PHẠM VI NGHIÊN CỨU

2.2.1 Khảo sát công tác lập kế hoạch cắt

Khảo sát công tác lập kế hoạch cắt tại các Công ty trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh với qui mô sản xuất vừa và nhỏ:

1 Tổng công ty 28 AGTEX - Công ty cổ phần Bình Phú Số 7/7A, đường Kha Vạn Cân, phường Hiệp Bình Chánh, quận Thủ Đức

số vấn đề còn tồn đọng trong công tác lập kế hoạch cắt:

+ Ứng dụng thuật giải di truyền để xây dựng phần mềm lập kế hoạch cắt, áp dụng vào công việc ghép tỉ lệ cỡ vóc và tính số bàn cắt

+ Xây dựng phần mềm ứng lập kế hoạch cắt, ứng dụng vào công tác lập kế hoạch cắt tại các Công ty may có qui mô sản xuất nhỏ và vừa

2.3.1 Khảo sát thực nghiệm công tác lập kế hoạch cắt

Khảo sát công tác lập kế hoạch cắt tại 3 Công ty có qui mô sản xuất nhỏ và vừa Đối tượng khảo sát là nghiệp vụ ghép tỉ lệ cỡ vóc và tính số bàn cắt

™ Công ty được khảo sát:

+ Phần mềm CAD/CAM: Gerber AccuMark v8.2

+ Máy trải vải tự động: Gerber

+ Phần mềm theo dõi sản xuất: GIS

3 Công ty TNHH Tân Phạm Gia:

− Loại sản phẩm sản xuất: Chemise, Jacket, quần dài

− Số lượng công nhân: 1150

− Công nghệ hỗ trợ sản xuất:

+ Phần mềm CAD/CAM: Gerber AccuMark v8.2

™ Thông số khảo sát:

Để thuận tiện cho việc so sánh kết quả khảo sát, tác giả đã khảo sát một số mã hàng có cùng chủng loại sản phẩm, đơn vị đo, khổ vải và số lượng cỡ vóc

Thông số kỹ thuật của một số mã hàng được khảo sát như sau:

− Loại sản phẩm khảo sát: quần dài

− Thời gian sản xuất: những mã hàng được khảo sát ở 3 Công ty được sản xuất trong khoảng thời gian từ tháng 4/2008 đến tháng 5/2008

− Số lượng cỡ vóc: 10 cỡ vóc

− Loại vải: 65% Cotton & 35% PE, 50% Cotton & 50% PE, 75% Cotton

& 25% PE, 100% PE

− Số lượng sản phẩm:

1 Mã hàng TO71557R

Cỡ Màu 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 Tổng

2.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.4.1 Phương pháp khảo sát thống kê

Để phân tích chính xác một số vấn đề còn tồn tại trong công tác lập

kế hoạch cắt, tác giả đã khảo sát tại 3 công ty có sản xuất loại sản phẩm quần dài nhằm hiểu rõ nghiệp nghiệp vụ ghép tỉ lệ cỡ vóc và tính số bàn cắt (bằng phương pháp phỏng vấn và thu thập tài liệu) Một số nội dung được khảo sát:

− Thông tin về công ty

− Công tác ghép tỉ lệ cỡ vóc, tính số bàn cắt

− Phương tiện hỗ trợ trong quá trình thực hiện tính toán

− Thống kê kết quả ghép tỉ lệ cỡ vóc của mã hàng được khảo sát

2.4.2 Phương pháp tính toán

Ứng dụng thuật giải di truyền vào bài toán ghép tỉ lệ cỡ vóc nhằm tìm ra giải pháp ghép cỡ vóc với kết kết quả tối ưu:

a Nguyên tắc xây dựng thuật toán và ngôn ngữ lập trình sử dụng:

− Dữ liệu của bài toán ghép tỉ lệ cỡ vóc được lưu trữ và xử lý bằng hệ cơ