Thiết lập mô hình tối ưu hóa cho bài toán điều độ dạng hybrid flow shop trong ngành sản xuất gạch men, tình huống nghiên cứu bcông ty dotalia việt nam

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : Nhiệm vụ của đề tài là mô hình hóa bài toán điều độ kế hoạch theo dạng "hybrid flow shop" với các mục tiêu cụ thể như sau: • Tối ưu hóa bài toán điều độ thông qua

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TPHCM

- -

PHẠM ANH TUẤN

THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỐI ƯU HÓA CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ DẠNG HYBRID FLOW SHOP TRONG NGÀNH SẢN XUẤT GẠCH MEN, TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU:

CÔNG TY DOTALIA VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kỹ thuật Công nghiệp

Mã số chuyên ngành: 60520117

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2020

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS PHAN THỊ MAI HÀ

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 1: TS NGUYỄN VẠNG PHÚC NGUYÊN

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2: TS NGUYỄN VĂN THÀNH

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày

06 tháng 09 năm 2020

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

1 Chủ tịch: PGS.TS Đỗ Ngọc Hiền

2 Thư ký: TS Nguyễn Hữu Thọ

3 Phản biện 1: TS Nguyễn Vạng Phúc Nguyên

4 Phản biện 2: TS Nguyễn Văn Thành

5 Ủy viên: TS Đường Võ Hùng

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Hệ Thống Công Nghiệp Mã số: 60520117

I TÊN ĐỀ TÀI :

Thiết lập mô hình tối ưu hóa cho bài toán điều độ dạng hybrid flow shop trong ngành sản xuất gạch men, tình huống nghiên cứu: công ty DOTALIA việt nam

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG :

Nhiệm vụ của đề tài là mô hình hóa bài toán điều độ kế hoạch theo dạng "hybrid flow shop" với các mục tiêu cụ thể như sau:

• Tối ưu hóa bài toán điều độ thông qua mục tiêu giảm thời gian hoàn thành nhằm tăng sự đáp ứng cũng như sự hài lòng đối với các yêu cầu của khách hàng

• Hạn chế sự sai sót, lãng phí trong quá trình điều độ kế hoạch sản xuất tại nhà máy

do con người

• Cải thiện công suất của máy theo đúng năng lực đưa ra

Nhằm đạt được những mục tiêu được đề cập ở trên, bài nghiên cứu đã thực hiện các nội dung công việc sau:

• Xác định xu hướng phát triển, tình hình tăng trưởng trong các ngành kinh tế nói chung và ngành sản xuất gạch nói riêng Bên cạnh đó, một số các trọng điểm cần khác phục tại nhà máy DOTALIA sẽ được chỉ ra, và một trong số đó là quá trình điều độ công việc

• Tổng hợp và chắt lọc các lý thuyết có liên quan phù hợp với cấu trúc bài toán

• Tìm kiếm và đánh giá mức độ phù hợp từ các mô hình bài toán dựa trên các nghiên cứu đi trước ở các quốc gia khác nhằm xây dựng nền tảng cho bài toán

• Xây dựng mô hình bài toán dựa trên cơ sở giữa lý thuyết và tình huống thực tế

• Đề xuất hai giải thuật nhằm tìm ra phương án gần tối ưu nhất của bài toán

• Áp dụng mô hình vào tình huống nghiên cứu thực tế tại nhà máy gạch DOTALIA

• Kết luận và một số đề xuất cũng sẽ được đưa ra ở phần cuối

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 24/02/2020

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 21/06/2020

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS PHAN THỊ MAI HÀ

i

LỜI CẢM ƠN

Để bày tỏ sự biết ơn của mình, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả những người đã giúp đỡ, động viên và đồng hành cùng tác giả trong suốt 3 năm học cao học vừa qua

Lời đầu tiên, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới cô giáo hướng dẫn Phan Thị Mai Hà về những ý kiến và nhận xét bổ ích trong quá trình thực hiện luận văn thạc sĩ này Cảm ơn cô đã luôn tin tưởng và động viên tác giả để hoàn thành luận văn này Tác giả xin trân trọng cảm ơn toàn thể đồng nghiệp tại Intel Products Việt Nam, đặc biệt là người quản lý cũ của tác giả, anh Trần Ngọc Duy và người quản lý hiện tại, chị

Tạ Sương Phụng, luôn sẵn sàng chia sẻ, quan tâm và hỗ trợ để tác giả có thể làm việc tốt nhất Bên cạnh đó, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới chị Nguyễn Thị Thiên Thanh

và bạn Nguyễn Mỹ Ngân vì đã giúp đỡ đỡ tác giả rất nhiều trong luận văn này

Hơn nữa, xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến tất cả các thầy cô giáo và bạn bè, những người đã giảng dạy cũng như đã hỗ trợ tác giả trong suốt chặng đường học vấn Kết quả là tác giả đã có rất nhiều kiến thức về chuyên ngành kỹ thuật hệ thống và có thể

sử dụng chúng cho công việc hiện tại của mình được cải thiện rất nhiều

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tác giả muốn gửi gắm lời cảm ơn nhất đến những người thân trong gia đình, họ là những người đã hỗ trợ và thúc đẩy tác giả hoàn thành tốt chương trình đào tạo thạc sĩ này

TP Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 09 năm 2020

Học viên

PHẠM ANH TUẤN

ii

TÓM TẮT

Với sự phát triển chóng mặt của công nghệ thông tin cũng như sự cạnh tranh gay gắt trên thị trường toàn cầu cùng với đó là sự phức tạp hóa từ nhu cầu của khách hàng trong vòng mười năm trở lại đây, ngành sản xuất gạch trở thành một trong những ngành được đặc biệt chú trọng ngày nay Do đó, việc có cho mình một quy trình lập kế hoạch và điều

độ phù hợp là điều cần thiết để đạt được giá trị đáng kể về lợi ích kinh tế cũng như duy trì được hoạt động của nhà máy Xuất phát từ xu hướng đó, ngành sản xuất gạch ở Việt Nam cũng không phải là một trường hợp ngoại lệ, sự cạnh tranh gay gắt diễn ra ở cả thị trường nội địa và xuất khẩu buộc các nhà sản xuất gạch phải đặc biệt chú trọng trong việc cải tiến quá trình hoạch định và điều độ nhằm nâng cao vị thể cạnh tranh của công

ty

Đi sâu hơn vào khía cạnh trên, hiện nay đang có rất nhiều dạng điều độ được thể hiện

ở các ngành sản xuất khác nhau tùy thuộc vào từng loại hình sản xuất sản phẩm của công ty đó Trong bài luận này, một trong những dạng đang được khá nhiều người quan tâm cũng như đại diện tiêu biểu cho ngành sản xuất gạch chính là dạng hybrid flowshop Đây là một dạng bài toán tổ hợp phức tạp thường được bắt gặp trong nhiều tình huống sản xuất thực tế như sản xuất gạch, vải, gỗ, ô tô… Trong đó, một loạt các công việc 𝑗 được thực hiện ở một loạt các trạm 𝑖 với một số lượng máy 𝑚 song song trong mỗi trạm Tuy nhiên, bài viết này sẽ kết hợp với một số yếu tố thực tế thường bị bỏ qua khác như thời gian cài đặt (hay còn gọi là chuyển đổi) giữa các công việc, một số công việc không

có thể bỏ qua một số trạm hay một phần công việc có thể được bắt đầu sớm hơn thay vì phải chờ toàn bộ công việc được hoàn thành, nơi mà luôn xuất hiện trong đa số các ngành công nghiệp kể trên

Từ các đặc điểm đó, một mô hình quy hoạch nguyên bộ phận (Mixed Integer Programe – MIP) được đề cập nhằm giải quyết vấn đề điều độ trên Bên cạnh đó, một giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing – SA) cũng sẽ được xây dựng để tạo ra một kết quả điều độ sản xuất hợp lý trong thời gian tính toán có thể chấp nhận được Trong nghiên cứu này, giải thuật SA được đề xuất sẽ sử dụng phương pháp heuristic NEH để tạo ra lời giải ban đầu và sau đó sử dụng các phương pháp di chuyển thứ tự công việc để tạo ra các lời giải mới Cuối cùng, một tình huống thực tế về nhà máy sản xuất gạch DOTALIA tại Thành phố Hồ Chí Minh sẽ được nghiên cứu và cùng với đó là một số kết luận cho toàn bộ bài viết

iii

ABSTRACT

With the rapid development of computer technology and the increasing pressure for remaining competitive in the global marketplace together with consumer demand for tiles becoming more sophisticated in over the last few decades, the Ceramic Tile sector

is very competitive in nowadays Therefore, adequate process planning, and scheduling are essential to achieve significant economic benefits and to keep the plant in business From that trending, Vietnam is also not an exceptional case, the fierce competition in both the domestic and export markets is forcing ceramic producers to improve their production process and product quality

Realized the scheduling problem is one of the areas that needs to be took into account,

in this work, one of the scheduling problems with various applications in industries is hybrid flow shop As a complex combinatorial problem encountered in many real-world cases, the hybrid flow shop scheduling with unrelated parallel machines with the objective aimed to minimize the make span is studied In there, a series of 𝑗 jobs are processed at a series of 𝑖 stages with several parallel 𝑚 machines in each stage However, this study will put more effort to comprehend the sequence – dependent setup times, which usually has been ignored, combined with their corresponding processing time or

at least considered non sequence – dependent in most researches on this problem, where always appear in some real industries such as textile, automobile manufacturing or ceramic tile

According to the characteristics, a mixed integer programming (MIP) formulation was developed to represent the scheduling problem Moreover, a simulated annealing (SA) algorithm is developed to produce a reasonable manufacturing schedule within an acceptable computational time In this study, the proposed SA uses a NEH heuristic to generate the initial solutions and then uses moving operators for generating new solutions Lastly, a real case study of DOTALIA factory in Ho Chi Minh City is taken into consideration together with some conclusions

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu thực sự của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của TS Phan Thị Mai Hà và không có sự sao chép của người khác Các dữ liệu và quy trình sản xuất được tôi thu thập tại Nhà máy sản xuất DOTALIA Việt Nam

và từ các nguồn khác nhau, được ghi rõ trong phần tài liệu tham khảo

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung nghiên cứu trong luận văn của mình

TP Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 09 năm 2020

Học viên

PHẠM ANH TUẤN

ii

MỤC LỤC

TỔNG QUAN VÀ LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI 1

Tổng quan 1

Sản xuất gạch men tại Việt Nam 2

VẤN ĐỀ 4

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 5

MỤC TIÊU 5

GIẢ THIẾT & PHẠM VI NGHIÊN CỨU 6

Giả thiết 6

Phạm vi 6

CẤU TRÚC 6

ĐỊNH NGHĨA VỀ ĐIỀU ĐỘ 7

Điều độ 7

Các chức năng của điều độ 9

Công việc và máy móc 10

Ràng buộc trong điều độ 14

Mục tiêu 17

CÁC CÁCH TIẾP CẬN – GIẢI THUẬT 19

Giải thuật chính xác 19

Các giải thuật gần đúng 20

BÀI TOÁN VÍ DỤ 22

TỔNG QUAN VỀ DOTALIA 26

Tổng quan 26

iii

Các sản phẩm 26

Quy trình sản xuất 27

Miêu tả quá trình 28

Công suất nhà máy 30

Tình hình hiện tại 35

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 36

Xác định vấn đề 37

Tổng quan lý thuyết 37

Mô hình toán học 37

Thu thập và phân tích dữ liệu 37

Xác minh mô hình 37

Kết quả và đề xuất 41

MÔ HÌNH HÓA BÀI TOÁN 41

Mô hình bài toán 42

VÍ DỤ 46

Thông số đầu vào 46

Simulated Annealing 48

Kết quả so sánh giữa MIP và SA 50

TÌNH HUỐNG NGHIÊN CỨU NHÀ MÁY DOTALIA 51

Dữ liệu đầu vào 51

Kết quả 55

KẾT LUẬN 59

HẠN CHẾ 59

iv

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 1-1 Số liệu thống kê về sản xuất gạch Ceramic và Granite trong giai đoạn 2011

- 2017 3

Bảng 1-2 Số liệu thống kê về tiêu thụ gạch Ceramic & Granite năm 2011-2017 4

Bảng 3-1 Doanh thu của DOTALIA trong 5 năm qua (Nguồn: Đồng Tâm Group)26 Bảng 3-2 Công suất dự kiến của lò năm 2017 (Nguồn: Công ty DOTALIA) 31

Bảng 3-3 Quy trình sản xuất chi tiết 34

Bảng 4-1 Thông số các công việc qua các máy tại các trạm 37

Bảng 4-2 Thời gian hoàn thành tại các máy 37

Bảng 4-3 Thời gian trễ của công việc ở các trạm 38

Bảng 4-4 Thời gian chuyển đổi giữa các công việc 38

Bảng 4-5 Đánh giá mô hình toán 39

Bảng 5-1 Tính hữu dụng của máy 46

Bảng 5-2 Thời gian xử lý công việc trên các máy 46

Bảng 5-3 Thời gian trễ của công việc 46

Bảng 5-4 Thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình tự 47

Bảng 5-5 So sánh giữa hai thuật toán 50

Bảng 5-6 Tính hữu dụng của công việc trên máy 51

Bảng 5-7 Thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình tự 51

Bảng 5-8 Thời gian xử lý cho từng công việc 52

Bảng 5-9 Thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình tự công đoạn Ép 53

Bảng 5-10 Thời gian trễ của công việc 54

DANH SÁCH HÌNH sHình 1-1 Ngành sản xuất gạch men tại Việt Nam 2

Hình 1-2 Sản lượng tiêu thụ gạch men tại Việt Nam 3

Hình 2-1 Cấu trúc cho một hệ thống điều độ sản xuất 8

Hình 2-2 Bố cục máy đơn và máy song song 12

Hình 2-3 Cấu trúc dạng flowshop 13

Hình 2-4 Mối quan hệ ưu tiên chuỗi 14

Hình 2-5 Thứ tự Intree 14

Hình 2-6 Thứ tự dạng cây 15

v

Hình 2-7 Thứ tự Outtree 15

Hình 2-8 (Mở rộng) Tam giác mục tiêu trong điều độ sản xuất bao gồm cả sự linh hoạt [15] 17

Hình 2-9 Giải thuật mô phỏng luyện kim 22

Hình 3-1 Thông tin DOTALIA (Nguồn: Đồng Tam group) 26

Hình 3-2 Các sản phẩm của DOTALIA (Nguồn: https://dongtam.com.vn) 27

Hình 3-3 Sơ đồ chi tiết quy trình sản xuất gạch men 28

Hình 3-4 Quy trình sản xuất đơn giản [16,17] 29

Hình 3-5 Kết quả đầu ra - Chất lượng - Tiêu thụ năng lượng - Thất thoát năm 2017 (nguồn: số liệu công ty) 32

Hình 3-6 Đăng ký năng lực từ DOTALIA (nguồn: dữ liệu công ty) 32

Hình 3-7 Sơ đồ bố trí sản xuất của Công ty DOTALIA 33

Hình 3-8 Sản lượng trung bình có thể sản xuất của nhà máy DOTALIA 34

Hình 4-1 Quy trình nghiên cứu luận văn 36

Hình 5-1 Biểu đồ Gantt cho giải pháp 𝑪𝒎𝒂𝒙=40 47

Hình 5-2 Cấu hình máy cho mô hình MIP 47

Hình 5-3 Thêm công việc vào khoảng trống giữa hai công việc khác 48

Hình 5-4 Giải pháp ban đầu và giải pháp lân cận từ thuật toán SA 49

Hình 5-5 Cấu hình máy cho giải thuật SA 50

Hình 5-6 Số lượng máy trong mỗi trạm 55

Hình 5-7 Mức độ hữu dụng của máy 55

Hình 5-8 Thời gian trễ đầu vào 56

Hình 5-9 Thời gian xử lý đầu vào 56

Hình 5-10 Thời gian thiết lập đầu vào 57

Hình 5-11 Kết quả không được giải quyết do hạn chế về cấu hình máy 58

vi

DANH SÁCH THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT

CAGR Compounded Annual Growth rate

CTPP The ceramic tile production problem

MIP Mix Integer Programming

TỔNG QUAN VÀ LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI

Tổng quan

• Tăng trưởng kinh tế và những thách thức về điều độ

Hiện nay, nền kinh tế đang cạnh tranh cao về số lượng đối thủ và chi phí Toàn cầu hóa là kết quả của sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông (truy cập nhanh vào dữ liệu chính xác và đáng tin cậy), hệ thống giao thông và các tiêu chuẩn chung (cung cấp khả năng so sánh trên toàn thế giới của các sản phẩm), nó cho phép hợp nhất thị trường nội địa và ngoại địa thành thị trường toàn cầu [1] Lúc này, ngành gạch men cũng đối mặt với nhiều thách thức Davoli cho rằng, ban đầu, đặc trưng của ngành công nghiệp này là quy mô sản xuất lớn nhưng hạn chế về mặt sản phẩm Trong vài thập kỷ trở lại đây, nhu cầu sử dụng gạch men của người tiêu dùng đã thay đổi và trở nên phức tạp hơn Hiện nay, lĩnh vực gạch men rất cạnh tranh Điều này được phản ánh qua việc gia tăng sự đa dạng của các sản phẩm, dịch vụ đồng thời giảm chi phí sản xuất [2] Bên cạnh đó, thị trường gạch men toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc

độ CAGR là 7% từ năm 2018 đến năm 2024, do gia tăng chi phí xây dựng Gia tăng tiêu thụ gạch men trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu phục hồi sau khủng hoảng và tăng trưởng xây dựng ở Châu Á - Thái Bình Dương, sản lượng toàn cầu tiếp tục tăng qua các năm Ví dụ, sản lượng gạch men tăng trung bình hàng năm là 6,8% từ năm 2008 đến năm 2017 Khu vực này chiếm tỷ trọng lớn trong thị trường gạch men toàn cầu Riêng trong năm 2008, khối lượng gạch được sản xuất ở Châu Á cao gấp 3 lần tại Liên minh Châu Âu [3]

Vì thế, vấn đề về lập kế hoạch và điều độ đã nhận được sự quan tâm lớn của cộng đồng nghiên cứu trong những thập kỷ qua Theo quan điểm về công nghiệp, Grossmann [4] nhận thấy: tối ưu hóa doanh nghiệp đã trở thành mục tiêu quan trọng trong các ngành công nghiệp chế biến do áp lực ngày càng tăng đối với việc duy trì cạnh tranh trên thị trường toàn cầu Thị trường ngày càng cạnh tranh, vì thế việc lập kế hoạch và điều độ trong quá trình hiện nay là điều cần thiết để đạt được lợi ích kinh tế và duy trì hoạt động kinh doanh của nhà máy Tích hợp quá trình điều độ của nhà máy trong giai đoạn đầu hoạt động rất cần thiết để cải thiện các mục tiêu tài chính Do đó, việc thiết kế các quy trình phải tính đến ảnh hưởng qua lại với khía cạnh lập kế hoạch và điều độ sản xuất

Xu hướng này thúc đẩy xây dựng bài toán tối ưu hóa, thậm chí là xác định bài toán điều

độ và quy mô tối ưu của nhà máy [5]

2

Sản xuất gạch men tại Việt Nam

Việt Nam là nước đứng thứ 4 trong sản xuất gạch men hàng đầu thế giới [6] Thị trường trong nước và xuất khẩu đang có sự cạnh tranh gay gắt, buộc các nhà sản xuất gốm sứ nâng cao quy trình sản xuất và chất lượng sản phẩm Việt Nam đã phát triển đáng kể trong lĩnh vực xuất khẩu các sản phẩm gốm sứ Do vậy, để nâng cao giá trị kinh

tế của sản phẩm gốm sứ Việt Nam, nhiều doanh nghiệp đã tăng cường ứng dụng công nghệ mới vào sản xuất để tạo ra những sản phẩm chất lượng cao với chi phí hợp lý Việt Nam cũng là một trong những nước có tốc độ tiêu thụ gạch men tăng nhanh nhất Gạch trang trí trong nhà chủ yếu là tường phòng khách, nhà bếp, nhà tắm và các không gian khác Qua đó, việc được trang trí bền lâu nên dễ nhận thất các thuộc tính của chúng Thêm nữa, người tiêu dùng còn chú trọng đến các yếu tố bên ngoài, ví dụ nhãn hiệu, hình thức và chất liệu Thay thế cơ cấu sản phẩm do thay đổi xu hướng tiêu dùng gạch men không chỉ đẩy nhanh việc mở rộng thị trường trung cấp và cao cấp mà còn thúc đẩy quá trình hình thành các công ty đầu ngành Những xu hướng tiêu dùng mới này đã mở rộng thêm rào cản cạnh tranh của các nhà sản xuất trong việc phát triển sản phẩm, thiết

bị hình ảnh đầu cuối, dịch vụ người tiêu dùng và khả năng của chuỗi cung ứng [7]

Nguồn: “VIETNAM CERAMIC TILES MARKET - GROWTH, TRENDS, AND FORECAST (2019 - 2024)”, website: www.mordorintelligence.com [8]

Hiện Việt Nam có hơn 80 doanh nghiệp gạch men với công suất khoảng 700 triệu m2/ năm Lĩnh vực này vươn lên vị trí thứ 4 trong top 10 quốc gia sản xuất và top 4 về tiêu thụ gạch men trên thế giới và dẫn đầu tại khu vực ASEAN

Hình 1-1 Ngành sản xuất gạch men tại Việt Nam

Bảng 1-1 Số liệu thống kê về sản xuất gạch Ceramic và Granite

trong giai đoạn 2011 - 2017

đã được cải thiện

Hình 1-2 Sản lượng tiêu thụ gạch men tại Việt Nam

cả các doanh nghiệp khiến các doanh nghiệp không còn lợi nhuận để tái đầu tư

Đến nay, ngành công nghiệp sản xuất gạch men vẫn là một trong những ngành năng động và đổi mới nhất trên toàn cầu Đây vừa là thách thức vừa là cơ hội cho nhiều doanh nghiệp để tăng sức cạnh tranh trên thị trường Có rất nhiều phương pháp được nhắc đến chẳng hạn như việc áp dụng Lean như một bước đi hàng đầu [10] thì một trong những điểm cũng được nhắc tới khá nhiều ở các doanh nghiệp chính là sự hiệu quả của việc điều độ Do vậy, nghiên cứu này sẽ tập trung vào giải pháp tối ưu về điều độ để sẵn sàng đối mặt thách thức đó

VẤN ĐỀ

Thương hiệu Đồng Tâm (DOTALIA) do ông Võ Thành Lân ở Làng Phú Định, Quận

6, Sài Gòn (TP.HCM) thành lập ngày 25/6/1969 với sản phẩm ban đầu là gạch ngói xi măng được sản xuất thủ công Từ đó, Công ty DOTALIA trở thành một trong những nhà sản xuất lớn nhất Việt Nam, sản xuất kinh doanh vật liệu xây dựng và trang trí nội thất bên cạnh các lĩnh vực khác như bất động sản, xây dựng, cho thuê đất khu công nghiệp và cho thuê nhà xưởng, xây dựng khu dân cư và cảng quốc tế (tập đoàn Đồng Tâm)

Như đã đề cập ở trên, sự thay đổi liên tục trong nhu cầu của khách hàng và sự cạnh tranh từ các công ty đối thủ, nhà máy DOTALIA đã và đang phải gấp rút tìm kiếm các hành động kịp thời để có thể cải thiện tình hình hiện tại Một trong những mặt cần cải tiến nằm ở việc lập kế hoạch và điều độ sản xuất Thông qua đó, nhà máy có thể hỗ trợ cũng như đáp ưng tối đa mọi yêu cầu từ khách hàng, đồng thời giảm tổng thời gian hoàn thành các sản phẩm và nâng cao khả năng cạnh tranh của nhà máy trên thị trường Một vấn đề đang dễ dàng nhận thấy được tại nhà máy chính là một số đơn đặt hàng

đã được không được đáp ứng với quá trình điều độ hiện tại Khi mà toàn bộ kế hoạch

5

trong tháng đã được lấp đầy bởi những đơn hàng từ tháng trước và cũng như kế hoạch tồn kho được đề ra Do vậy, hầu hết các đơn hàng phát sinh trong tháng hay chỉ cần thay đổi về số lượng đã báo trước thì đều buộc phải dời sang kế hoạch tháng sau Mặt khác,

kế hoạch sử dụng dây chuyện sản xuất vẫn đang còn nhiều bất cập Theo đó, nhà máy chưa thể tối đa hóa công suất của hai dây chuyên sản xuất gạch nơi mà hiện chỉ bình quân đạt khoảng 3000m2/ ngày, phần thời gian còn lại nhà máy phải sử dụng cho việc chuyển đổi/thiết lập giữa các sản phẩm Có nhiều lý do chủ quan và khách quan, nhưng phần lớn là do:

• Kinh nghiệm từ những người lâu năm Hầu hết các kế hoạch điều độ đều là do hai

hoặc ba người có nhiều kinh nghiệm trong bộ phận Từ đó, họ sẽ xây dựng kế hoạch hoặc điều độ dựa trên kinh nghiệm của hộ đối với từng sản phẩm cụ thể Điều đó dẫn đến việc kế hoạch điều độ đa phần không được tối ưu hóa khiến nhà máy mất đi cơ hội có thể đáp ứng được nhiều hơn yêu cầu khách hàng cũng như

có thể đạt ngưỡng tối đa hóa công suất của máy móc Trên thực tế, nhà máy vẫn đang phải vật lộn vì số lượng thiết lập quá nhiều lần Nếu chỉ quản lý hai dây chuyền và mất tới ba đến bốn giai đoạn thiết lập, nhà máy khó có thể tối ưu hóa nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm của con người

• Phương pháp đo lường Mặc dù nhà máy đã được vận hành trong một khoảng thời

gian dài nhưng hiện tại vẫn không có một phương pháp đo lường kế hoạch hiệu quả Hơn nữa, xây dựng bộ tiêu chí để giúp ích cho việc đánh giá mức độ hiệu quả của quá trình điều độ vẫn chưa được nhà máy chú trọng đến

Tóm lại, thông qua tất cả các vấn đề đã được đề cập ở trên từ trường hợp của nhà máy DOTALIA thì quá trình điều độ cho bài toán sản xuất vẫn cần được chú trọng nhất Nhận thấy rằng toàn bộ nhà máy đang trên đường tìm kiếm các giải pháp không chỉ nhằm giảm thiểu thời gian hoàn thành, giảm thời gian thiết lập trong quá trình sản xuất

mà còn có thể từ đó đáp ứng được các yêu cầu của khách hàng, bài viết sẽ chú trọng trong cách tiếp cận mới về quá trình điều độ tại máy Bên cạnh đó, DOTALIA cũng cần phải nỗ lực đối với loại hình gạch Granite – một trọng những sản phẩm đang không ngừng tăng lên trong các năm và là một trong những vũ khí có thể mang lại lợi thế cạnh tranh trong kinh doanh cho doanh nghiệp

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Với sự năng động của ngành công nghiệp này, đã có một số động lực thúc đẩy các công ty trong lĩnh vực này để đưa ra các phương pháp mang lại sự linh hoạt hơn trong quy trình sản xuất của họ [11] Từ tất cả các điểm chỉ ra ở trên, tác giả nhận thấy có hai câu hỏi cần được xem xét:

• “Cách tiếp cận nào cần được cân nhắc cho bài toán điều độ tại nhà máy sản xuất gạch DOTALIA?” và;

• “Những giải thuật nào có thể giải quyết được bài toán trên?”

MỤC TIÊU

Nghiên cứu này nhằm đề xuất giải pháp tối ưu cho bài toán của DOTALIA đồng thời trả lời hai câu hỏi nghiên cứu trên Cụ thể hơn, tác giả sẽ:

6

• Xác định dạng bài toán điều độ dựa trên trường hợp nhà máy DOTALIA;

• Xây dựng mô hình quy hoạch tuyến tính (MIP) cùng với một số giải thuật heuristics để đưa ra các giải pháp tối ưu cho từng cách tiếp cận nhằm giúp nhà máy

có thể đạt được mục tiêu của mình

GIẢ THIẾT & PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Giả thiết

Nghiên cứu này sẽ được thiết lập với các giả định dưới đây:

• Tất cả các vật liệu luôn có sẵn trong quá trình sản xuất;

• Tất cả dữ liệu mà công ty cung cấp đều đầy đủ và đáng tin cậy

Phạm vi

Như các mục tiêu nêu trên, tác giả hướng đến việc áp dụng mô hình toán học cho Công ty DOTALIA nhằm giảm thiểu thời gian hoàn thành và nâng cao sự hài lòng của khách hàng Tuy nhiên, mô hình này được triển khai cho các công ty vừa và nhỏ, chỉ có hai dây chuyền sản xuất cùng với năm nhóm sản phẩm chính

CẤU TRÚC

Nghiên cứu này được chia thành sáu chương Chương một giới thiệu chung về các

vấn đề sản xuất gạch men cũng như tổng quan về tình hình DOTALIA, mục tiêu nghiên

cứu, giả định và phạm vi Chương hai cung cấp tổng quan lý thuyết về bài toán điều độ

và tóm tắt một số cách tiếp cận, trong đó phương pháp quy hoạch tuyến tính và giải thuật

heuristics sẽ được đề cập cụ thể Chương ba chỉ ra bối cảnh, quy trình và các vấn đề xảy ra trong nhà máy DOTALIA Chương bốn giải thích phương pháp luận trong nghiên cứu này, sau đó, xây dựng bài toán bằng mô hình toán học Chương năm đề

xuất các giải pháp và thể hiện kết quả, bao gồm cả phương pháp quy hoạch tuyến tính

và giải thuật heuristic Cuối cùng, chương sáu sẽ tổng hợp các đề xuất cùng với một số

giải pháp Tài liệu tham khảo và phụ lục là hai phần cuối cùng của nghiên cứu này

7

LÝ THUYẾT TỔNG QUAN

Chương này đưa ra những khía cạnh cơ bản trong lĩnh vực nghiên cứu, chỉ ra định nghĩa về điều độ và giải quyết các yếu tố tạo nên mô hình điều độ (công việc / máy móc / hoạt động, các ràng buộc, tiêu chí) cũng như một số ràng buộc liên quan để xây dựng các mô hình điều độ phù hợp nhằm đạt được mục tiêu Sử dụng phương pháp phân tích

và so sánh, ví dụ cụ thể nhất liên quan đến trường hợp thực tế của nhà máy DOTALIA Việt Nam Đây được coi là tài liệu tham khảo chính trong nghiên cứu này Sau đó bổ sung thêm phần điều chỉnh để phát triển mô hình hiệu quả trong chương tiếp theo

ưu tiên của công việc và phân bổ các nguồn lực Jackson và McCarthy [14], nhận định: định nghĩa điển hình về điều độ phản ánh sự phân bổ các nguồn lực theo hướng mục tiêu để thực hiện một tập hợp các nhiệm vụ theo thời gian

Việc sử dụng lý thuyết điều độ cổ điển trong hầu hết các môi trường sản xuất còn hạn chế Trong nhiều môi trường sản xuất, điều độ sản xuất và hoạt động nhà máy thường được thực hiện bởi ban quản lý tuyến đầu Trong một số lĩnh vực, nó có thể được giao cho lãnh đạo hoặc giám sát viên phụ trách Trong nhiều trường hợp, người ta không đánh giá cao phần lý thuyết tồn tại vì nó có thể liên quan đến một số hoặc tất cả bài toán điều độ Các chiến lược điều độ kém đối với hoạt động tổng thể của công ty thường không được đánh giá cao [14]

Các bài toán điều độ phát sinh khi có bộ tiêu chuẩn về nguồn lực - lao động Vật liệu

và thiết bị phải được sử dụng để tạo ra nhiều loại sản phẩm khác nhau trong cùng một khoảng thời gian Mục tiêu của điều độ là tìm cách phân công và trình tự sử dụng các nguồn lực này sao cho phù hợp với sản xuất và giảm thiểu chi phí Các yếu tố đa dạng

đó ảnh hưởng đến lịch trình như ưu tiên công việc, yêu cầu đến hạn, ngày phát hành, hạn chế chi phí, mức sản xuất, hạn chế quy mô lô, khả năng sử dụng máy, khả năng máy móc, ưu tiên hoạt động, yêu cầu nguồn lực và khả năng sử dụng nó Tiêu chí hiệu suất thường liên quan đến sự đánh đổi giữa việc giữ hàng tồn kho, thay đổi sản xuất thường xuyên, sự thỏa mãn yêu cầu về cấp độ sản xuất và ngày đến hạn [15]

Điều độ là một quá trình linh hoạt và thích ứng đưa ra quyết định lặp đi lặp lại liên quan đến việc chỉ định các nguồn lực trong nhà máy để sản xuất một loạt sản phẩm theo

• Đầu tiên, điều độ sản xuất là một quá trình Nó không xây dựng và giải quyết một vấn đề cụ thể một lần mà giải quyết lặp đi lặp lại cùng một vấn đề Quan điểm động này trái ngược với cách tiếp cận tĩnh được tìm thấy trong hầu hết các tài liệu

về điều độ và nhấn mạnh một thực tế rằng điều độ sản xuất là một quy trình sản xuất cần được quản lý theo thời gian Đối với một quy trình sản xuất như thế, đó

là một tình huống động, đang phát triển, trong đó các thủ tục được thiết kế theo kiểu nguyên khối hiếm khi hoạt động

• Thứ hai, quy trình điều độ được thực hiện bởi con người, một nhóm hoặc một tổ chức Các hệ thống thực hiện hoàn toàn tự động và thực hiện các quyết định phân

bổ khi không có sự hướng dẫn của con người không phản ánh thực tế hiện tại ở hầu hết khu vực sản xuất Do đó, cần hiểu rõ và kết hợp yếu tố con người vào quá trình quyết định này

• Thứ ba, bản chất cấu trúc tương đối của quá trình điều độ và sự phức tạp sẽ hình thành vấn đề quyết định dưới dạng mô hình toán học, để đánh giá các quyết định được thực hiện bởi những người điều độ, cũng như các phương pháp tương ứng để giải quyết các mô hình này Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình như vậy và việc thực hiện các giải pháp có được từ các phương pháp liên quan không dễ dàng làm được mà cần được thúc đẩy bởi yếu tố con người đã đề cập trong mục trước

• Thứ tư, nói một cách chính xác, không cần công cụ nào để hỗ trợ những người điều độ trong việc ra quyết định Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, để tiến hành chúng mà không có sự trợ giúp từ công cụ phần mềm là hoàn toàn không thực tế Khối lượng dữ liệu tuyệt đối đề cập đến các nguồn lực và nhiệm vụ tìm thấy trong hầu hết các khu sản xuất đủ để chứng minh nó rất cần thiết Cho dù phần mềm này là một bảng tính, là một phần mềm “có sẵn” hay là một công cụ điều độ

Hình 2-1 Cấu trúc cho một hệ thống điều độ sản xuất

cụ - cùng với sự tham gia của các nhân viên điều độ được tác giả gọi là hệ thống điều

độ Các mô hình điều độ, quy trình giải pháp và công cụ phần mềm đều có vai trò quan trọng nhưng chúng phải kết hợp lại với nhau để đưa ra được quyết định phân bổ Do đó, cần có một cái nhìn tổng thể - trái ngược với cái nhìn mở rộng hơn về kỹ thuật hoặc liên quan đến tối ưu hóa, để có một bức tranh hoàn chỉnh về việc điều độ [16,17]

Trong những thập kỷ qua, điều độ sản xuất đã được xác định là một trong những quyết định quan trọng nhất trong việc lập kế hoạch và kiểm soát hoạt động của các nhà máy công nghiệp, cả về lý thuyết và thực tiễn Điều độ được xem như một quá trình ra quyết định và được sử dụng trong các ngành sản xuất cũng như các ngành dịch vụ

Các chức năng của điều độ

Các quyết định điều độ có thể khác nhau giữa các công ty, nhưng đều có chung nhiều tính năng tiêu chuẩn Phần này sẽ thảo luận về các tính năng này để có được mức độ trừu tượng nhất định, giúp hình thành một khuôn khổ chung có ích cho các công ty Các tính năng đó là:

• Đây là những quyết định phức tạp vì chúng liên quan đến việc phát triển các kế hoạch chi tiết để phân công nhiệm vụ cho các nguồn lực theo thời gian Mặc dù điều này có thể khác nhau ở các công ty song có một xu hướng chung là tăng độ tinh xảo của sản phẩm và độ tùy chỉnh của chúng Từ đó ảnh hưởng đến sự phức tạp của quá trình sản xuất

• Các quyết định điều độ là các quyết định trong khoảng thời gian ngắn, được thực hiện và lặp lại Thời gian tồn tại trung bình của nó rất ngắn Nhiều tác giả đã đề cập đến quá trình quyết định điều độ liên tục Ở đây tác giả muốn nói rằng quá trình quyết định luôn được lặp lại Nó khác với việc cho rằng rằng kết quả của quyết định đơn lẻ được đưa vào thực tế một cách nhịp nhàng (điều độ tuần hoàn)

• Mặc dù là một quyết định trong thời gian ngắn nhưng việc điều độ liên quan đến lợi nhuận của các công ty vì nó quyết định thời gian dẫn đầu và giá thành của sản phẩm Về lâu dài sẽ ảnh hưởng đến mức độ dịch vụ cũng như khả năng cạnh tranh của công ty, về chi phí sản xuất và thời gian giao hàng

• Là một quá trình quyết định cốt lõi trong hoạt động của công ty sản xuất, các ràng buộc và mục tiêu ảnh hưởng đến việc điều độ sẽ rất cụ thể Bản chất và việc sử dụng các nguồn lực trong một nhà máy sản xuất hóa chất có rất ít điểm chung với quá trình sản xuất ổ bi hoặc lắp ráp các thiết bị điện tử cảm biến cao

• Cuối cùng, tác giả đã thảo luận về các yếu tố quyết định đến điều độ- các quyết định có cấu trúc tương đối, ít nhất là so với các bài toán quyết định khác trong công

ty Bản chất của nó là làm cho điều độ có dữ liệu, ràng buộc và có mục tiêu hợp lý

10

quản lý nhà máy nói, “chúng tác giả đang điều độ sản xuất.” Sự thật là, thông thường, việc điều độ như thế được thực hiện phụ thuộc vào chuyên môn và không có cấu trúc, chỉ với một phần thông tin về đầu vào và đầu ra mong muốn của quá trình Hậu quả của cách tiếp cận này là: sử dụng ít nguồn lực, thời gian dẫn đầu lâu hơn yêu cầu, hàng tồn kho nhiều hơn và một vài thứ khác nữa [16,17]

Phần tiếp theo Phần 2.1 sẽ phân tích từng thành phần có ảnh hưởng đến mô hình điều

độ như Công việc, Máy móc, Ràng buộc và Mục tiêu, vân vân

Công việc và máy móc

Các giả định sau đây thường xuyên xuất hiện trong lý thuyết về điều độ:

• Máy móc luôn có sẵn và không bao giờ hỏng hóc

• Mỗi máy có thể xử lý tối đa một công việc mọi thời điểm

• Mọi công việc có thể được xử lý trên một máy mọi lúc

• Thời gian sẵn sàng của tất cả các công việc bằng 0, tức là, tất cả các công việc đều

có sẵn khi bắt đầu xử lý

• Không có gì được ưu tiên khi hoạt động bắt đầu, nó sẽ được tiếp tục cho đến khi hoàn tất

• Thời gian thiết lập độc lập với điều độ và bao gồm trong thời gian xử lý

• Thời gian xử lý và các hạn chế về công nghệ là xác định và được biết trước, tương

tự cho các ngày đáo hạn, nếu thích hợp [12]

Chúng ta sẽ giả sử rằng có một tập hợp 𝑁 công việc được lập chỉ mục liên tiếp 𝑛 ={1,2, , 𝑁} Do đó, có tổng cộng 𝑛 công việc cần xử lý Chỉ số phụ 𝑗 và 𝑘 sẽ được sử dụng để chỉ các công việc trong tập 𝑁 Tương tự, có một tập 𝑀 gồm 𝑚 máy hoặc tài nguyên sản xuất được lập chỉ mục là 𝑀 = {1,2, , 𝑀} Tác giả sẽ sử dụng chỉ số phụ

𝑖 để tham chiếu đến bất kỳ máy nào trong tập 𝑀 Nếu không đề cập gì thì các máy và công việc sẽ độc lập và tất cả dữ liệu đã được xác định và biết trước:

• Tác vụ hoặc Hoạt động (𝑂𝑖𝑗)

Mỗi công việc 𝑗 ∈ 𝑁 có một số hoạt động hoặc tác vụ được xác định trước Các tác

vụ này ít nhất được thực hiện trong mỗi máy 𝑖 Do đó, 𝑂𝑖𝑗 biểu thị nhiệm vụ trên máy 𝑖 của công việc 𝑗 Nó cũng thường được đề cập đến các nhiệm vụ đơn giản là (𝑖, 𝑗) Hơn nữa, mỗi hoạt động phải được điều độ; nghĩa là, mỗi hoạt động sẽ kết thúc với thời gian bắt đầu và kết thúc như kết quả của điều độ sản xuất Tác giả sẽ gọi những thời điểm đó

là 𝑆𝑂𝑖𝑗 và 𝐸𝑂𝑖𝑗 tương ứng

• Quy trình thực hiện/ xử lý

Mỗi công việc đều có một lộ trình được xác định trước trong suốt quá trình sản xuất Theo bảng thuật ngữ, ký hiệu là 𝑅𝑗 cho danh sách máy móc được yêu cầu Ví dụ: danh sách này có thể là (2, 4, 5, 1 và 3) cho một công việc nhất định, có nghĩa là công việc có năm hoạt động khác nhau và nó phải truy cập vào máy 2 đầu tiên, sau đó đến máy bốn,

… và máy cuối cùng là 3

11

• Thời gian xử lý (𝑝𝑖𝑗)

Đây là khoảng thời gian cần thiết ở máy 𝑖 để xử lý công việc 𝑗 Máy 𝑖 sẽ hoạt động trong khoảng thời gian này, xử lý công việc 𝑗 Thời gian xử lý này được liên kết với hoạt động hoặc tác vụ 𝑂𝑖𝑗 Thông thường, phải thỏa mãn điều kiện 𝑝𝑖𝑗 ≤ 𝐸𝑂𝑖𝑗−𝑆𝑂𝑖𝑗 Lưu ý rằng biểu thức trước đó không nhất thiết phải bằng nhau vì xử lý một công việc có thể

bị gián đoạn nhiều lần, các công việc kéo dài trong nhiều ngày sẽ ngừng trong ca đêm

• Thời gian sẵn sàng của công việc (𝑟𝑗)

Là những thời điểm mà công việc có thể bắt đầu Chúng cũng biểu thị điểm đầu tiên khi công việc đã sẵn sàng Chúng sẽ có ích khi lập mô hình thời gian bắt đầu sớm nhất

do nguyên liệu thô có sẵn hoặc thời gian đặt hàng Ví dụ, công việc ở khu vực sản xuất không sớm hơn 𝑟𝑗 Nó ám chỉ ∀𝑗 ∈ 𝑁, 𝑖 ∈ 𝑀, 𝑆𝑂𝑖𝑗 ≥𝑟𝑗 Nói cách khác, không có tác

vụ nào của công việc 𝑗 có thể bắt đầu trước 𝑟𝑗 Trong một số trường hợp, mỗi tác vụ có thể có ngày phát hành 𝑟𝑖𝑗, như vậy thì nó phải thỏa mãn ∀𝑗 ∈ 𝑁, 𝑖 ∈ 𝑀, 𝑆𝑂𝑖𝑗 ≥ 𝑟𝑖𝑗

• Thời gian theo dõi (𝑓𝑢𝑗)

Dù thời gian sẵn sàng đề cập đến việc bắt đầu xử lý một công việc (hoặc thậm chí một thao tác đơn lẻ), có thể có một công việc hoặc một thao tác sau khi hoàn thành trên máy tương ứng, thời gian theo dõi, nếu nó không yêu cầu thêm nguồn lực hoặc máy móc thì cũng không thể xử lý thêm (Cài đặt như vậy xảy ra, ví dụ, trong quá trình làm mát hoặc lão hóa) Sau này ta sẽ thấy những khoảng thời gian này nhiều lần được mô hình hóa thành thời gian chờ đợi hoặc độ trễ

• Ngày giao hàng hoặc đến hạn (𝑑𝑗)

Đây là những trường hợp mà công việc phải được hoàn thành xuất sắc Họ lập mô hình ngày giao hàng đã thỏa thuận với khách hàng và tạo thành một thỏa hiệp Do đó, hoạt động cuối cùng của mỗi công việc được hoàn thành trước 𝑑𝑗 Thông thường, ngày đến hạn không hoàn toàn bắt buộc và có thể vi phạm, chịu phạt hoặc chịu chi phí Quá hạn, tức hoàn thành trễ, thường có liên quan đến một số hình phạt, ví dụ: giảm lợi nhuận

• Ngày giao hàng hoặc tới hạn bắt buộc (𝑑̅ ) 𝑗

Trái với ngày đến hạn, chúng không thể vi phạm thời hạn Vì nhiều lý do, bắt buộc phải hoàn thành công việc trước 𝑑̅𝑗 Do đó, ∀𝑗 ∈ 𝑁, 𝑖 ∈ 𝑀, 𝐸𝑂𝑖𝑗 ≤ 𝑑̅𝑗 Chúng ta sẽ thấy trong các chương sau, thời hạn có thể gây khó khăn cho bài toán điều độ vì về mặt vật

lý, có thể không thể đáp ứng tất cả thời hạn của một nhóm công việc trong môi trường sản xuất nhất định

• Khung thời gian đến hạn

Một phần mở rộng của khái niệm ngày đến hạn là khung thời hạn đến hạn, tức là khoảng thời gian mà công việc sẽ được giao Khoảng thời gian này có thể khác nhau cho mỗi công việc, hoặc một số công việc có một khoảng thời gian đến hạn chung Thời

gian này được mô hình hóa là [𝑑𝑗−, 𝑑𝑗+] nơi 𝑑𝑗− và 𝑑𝑗 + lần lượt phần bắt đầu và kết

thúc của thời gian giao hàng

12

• Chi phí, mức độ ưu tiên, tầm quan trọng và trọng số (𝑤𝑗)

Con số này được đo bởi bất kỳ thang đo nào, mô hình hóa tầm quan trọng hoặc mức

độ ưu tiên (cũng như nhiều chỉ số khác) của mỗi công việc Với các trọng số, có thể dễ dàng thiết lập một hệ thống phân cấp tương đối giữa tập hợp n công việc độc lập Trọng

số này có thể được thiết lập như một hàm của tổng chi phí sản xuất của công việc, tầm quan trọng của khách hàng đặt hàng, hình phạt cho việc hoàn thành công việc quá hạn hoặc nhiều điều khác

• Thời gian sẵn sàng của máy (𝑟𝑚𝑖)

Tương tự như thời gian sẵn sàng của công việc, máy có thể không khả dụng trước một thời điểm Có nghĩa là ∀𝑖 ∈ 𝑀, 𝑗 ∈ 𝑁, 𝑆𝑂𝑖𝑗 ≥ 𝑟𝑚𝑖 Thông thường, sẽ phức tạp hơn nhiều vì máy hiếm khi sẵn sang liên tục từ 𝑟𝑚𝑖 Trên thực tế, máy có thể không sẵn sàng, ví dụ, bảo trì hoặc xảy ra sự cố bất ngờ [16,17]

Trong dạng bài toán flowshop, có 𝑚 máy, nhưng thay vì bố trí song song, chúng được sắp xếp thành dãy Mỗi máy phục vụ một mục đích khác nhau Mọi công việc phải thực hiện trên tất cả các máy theo cùng một thứ tự đã định Thứ tự này, không mất tính tổng quát, có thể được giả định là 1,2, 𝑀 Vì thứ tự giống nhau cho tất cả các công việc, chúng ta có ∀𝑗 ∈ 𝑁, 𝑅𝑗 = (1,2, , 𝑚) Hơn nữa, 𝑝𝑖𝑗 biểu thị thời gian công việc 𝑗 cần trên máy 𝑖

Hình 2-2 Bố cục máy đơn và máy song song

13

Lưu ý rằng thứ tự xử lý của từng công việc trên mỗi máy nói chung là khác nhau

2.1.3.2 Các tiêu chí điều độ

Bên cạnh việc xem xét nhiệm vụ / hoạt động và xử lý bắt buộc, một yếu tố cần thiết

để xác định mô hình điều độ là thiết lập tiêu chí (hoặc các tiêu chí) được sử dụng trong vấn đề quyết định Tiêu chí thông thường dựa trên một số loại và có thể được tóm tắt như sau:

• Tiêu chí dựa trên việc sử dụng Các mục tiêu này liên quan đến việc tận dụng tối

đa các nguồn lực sản xuất sẵn có: tối đa hóa việc sử dụng máy, giảm thiểu thời gian chết, giảm thời gian thay đổi hoặc thiết lập, tối đa hóa số lượng công việc đã hoàn thành trên một đơn vị thời gian,

• Sự hài lòng của khách hàng Gồm các thước đo hiệu suất liên quan đến việc hoàn

thành ngày đến hạn hoặc số lượng công việc được hoàn thành trước ngày đến hạn

𝑑𝑗 hoặc tương đương với việc giảm thiểu số lượng công việc trễ hạn Một số tiêu chí liên quan khác là những tiêu chí mong muốn giảm thiểu số lượng “đơn vị trễ hạn” hoặc số lượng thời gian công việc được hoàn thành quá hạn

• Định hướng lưu trữ Khi lưu trữ trở thành mối quan tâm lớn thì việc giảm thiểu

công việc đang tiến hành, giảm thiểu lượng hàng đợi giữa các máy hoặc các thủ tục tương tự khác rất có lợi Để không lưu trữ sản phẩm quá lâu, ta không hoàn thành công việc trước ngày đến hạn tương ứng

• Định hướng chi phí Các lô lớn thường có giá trị cao hơn do quy mô Nhiều chính

sách khác có thể được thực hiện và có thể đưa ra các quyết định để giảm chi phí sản xuất Thông thường, mục tiêu chi phí luôn liên quan đến các hạng mục trước

đó, đặc biệt là với thông lượng và lưu trữ

• Đúng hạn, sản xuất tinh gọn và các yếu tố khác Sản xuất đúng hạn yêu cầu các

công việc phải được hoàn thành chính xác vào ngày đến hạn của chúng, không trước và không sau Trong sản xuất tinh gọn, đặc biệt chú trọng vào việc giảm thiểu chất thải và các hoạt động không gia tăng giá trị trong suốt quá trình sản xuất Các tiêu chí khác có thể là tối đa hóa số lượng công việc cho các mục tiêu sản xuất

mà chúng có thể được hoàn thành trước ngày đến hạn (tức là thời hạn), …

Hầu hết lý thuyết về điều độ đều quan tâm đến một tiêu chí hoặc mục tiêu đơn lẻ và phần lớn thời gian nghiêng về các tiêu chí về mặt giảm thiểu Khi xảy ra cùng với các

Hình 2-3 Cấu trúc dạng flowshop

14

ràng buộc trong quá trình xử lý, các tiêu chí điều độ càng đa dạng và càng có nhiều dạng trong điều độ sản xuất trong thực tế

Ràng buộc trong điều độ

Có rất nhiều ràng buộc được đưa ra trong quá trình điều độ để đơn giản hóa và có thể chia chúng thành các ràng buộc về quy trình, hoạt động, vận chuyển và lưu trữ Mặc dù

đã có sự phân loại này, lưu ý các ràng buộc trong điều độ hiếm khi độc lập với nhau và ngay cả trong cùng một ràng buộc, cách xử lý và các chi tiết cấp thấp cũng sẽ khác nhau giữa các khu vực sản xuất [16,17] Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, sự ràng buộc trong quá trình cũng cần được phân loại thành từng nhóm dưới đây

2.1.4.1 Thứ tự của công việc hoặc nhiệm vụ

• Mối quan hệ ưu tiên chuỗi (𝛽 = các chuỗi), trong đó mỗi công việc có thể có

nhiều nhất một công việc tiền nhiệm và một công việc kế nhiệm

• Thứ tự Intree (𝛽 = intree), trong đó mỗi công việc có thể có nhiều công việc tiền

nhiệm nhưng tối đa là một công việc kế nhiệm

Hình 2-4 Mối quan hệ ưu tiên chuỗi

Hình 2-5 Thứ tự Intree

15

• Thứ tự Outtree (𝛽 = out tree), trong đó mỗi công việc có thể có ít nhất một công

việc tiền nhiệm và nhiều công việc kế nhiệm

• Thứ tự dạng cây (𝛽 = tree), trong đó không có giới hạn về số lượng tiền thân và

kế thừa

2.1.4.2 Thời gian chuyển đổi/ thiết lập

Số lần thiết lập phụ thuộc vào trình tự công việc nếu lượng thời gian thiết lập phụ thuộc vào cả công việc vừa được xử lý trên máy và công việc tiếp theo sẽ xử lý theo trình tự Số lần thiết lập có thể độc lập với trình tự công việc hoặc phụ thuộc vào nó

Ví dụ: nếu công việc tiếp theo được xử lý về cơ bản giống với công việc trước đó, thì

có thể chỉ cần thiết lập nhỏ Tuy nhiên, nếu xử lý một công việc hoàn toàn khác thì cần phải cấu hình lại

• Số lần thiết lập không dự đoán và không phụ thuộc vào trình tự

• Số lần thiết lập không theo dự đoán và phụ thuộc vào trình tự

• Số lần thiết lập dự đoán và không phụ thuộc vào trình tự

• Số lần thiết lập dự đoán và phụ thuộc vào trình tự

Gạch men được sản xuất trong các dây chuyền xử lý giống hệt nhau gồm nhiều quy trình Một dây chuyền sản xuất được thiết lập cho một định dạng và màu sắc sản phẩm nhất định, ví dụ gạch phủ men đen 33 × 33 cm, nếu thay đổi thành gạch phủ men trắng

Hình 2-7 Thứ tự Outtree

Hình 2-6 Thứ tự dạng cây

2.1.4.3 Tính hữu dụng của máy

Khi tính hữu dụng xuất hiện ở trong bố cục máy song song, mỗi công việc 𝑗 ∈ 𝑁 có một tập liên kết 𝑀𝑖 sao cho 𝑀𝑖 ⊆ 𝑀, cho biết tập con các máy mà công việc 𝑗 có thể được xử lý

Một lần nữa, việc hạn chế các máy hữu dụng dường như đã làm đơn giản hóa các vấn

đề Tuy nhiên, điều này không thường xuyên xảy ra (xem ví dụ: Urlings và cộng sự

2010

Trong một số cài đặt, một số máy có thể chỉ xử lý một tập hợp con các công việc và/hoặc một số công việc có thể chỉ được giao cho một tập con các máy

2.1.4.4 Các ràng buộc khác

• Sự tuần hoàn, tái xử lý và bỏ qua

Một số ràng buộc quy trình quan trọng hoặc các tình huống đặc biệt bao gồm các trường hợp khi công việc được làm trên một máy hoặc công đoạn cụ thể nhiều hơn một lần Ví dụ, các mô hình tái lưu thông, quy trình nung kép trong sản xuất gạch men, các hoạt động đánh bóng lặp đi lặp lại trong sản xuất đồ nội thất và bất kỳ môi trường nào khác mà công việc phải được thực hiện trên một máy hoặc công đoạn nhất định được làm nhiều lần trong trình tự xử lý

• Máy sản xuất theo lô

Máy có thông lượng cao thường làm nhiều công việc cùng một lúc Các công việc có thể được nhóm thành các lô và sau đó máy đồng thời hoàn thành tất cả các lô cùng một lúc

• Trình tự hoán vị

• Tính sẵn sàng và sự cố của máy

• Không có máy chờ

17

Mục tiêu

Lưu ý rằng các phạm trù khách quan được đề cập ở đây luôn phụ thuộc lẫn nhau Đôi khi chúng hoạt động song song, ví dụ trong trường hợp sử dụng và chi phí thời gian nhàn rỗi Thật không may, đa phần chúng thường mâu thuẫn với nhau Ví dụ, việc tối

đa sử dụng máy móc chống lại việc giảm mức độ sản phẩm dở dang hoặc hàng tồn kho Hiệu suất sử dụng máy cao cũng mâu thuẫn với mức dịch vụ hoặc ngày đáo hạn Nếu hiệu suất sử dụng máy thấp, máy sẽ được sử dụng khi cần thiết để hoàn thành công việc sắp bị trễ Mặt khác, mức tồn kho cao đảm bảo rằng thời gian dẫn đầu sẽ gần bằng 0 vì tất cả các sản phẩm sẽ luôn có sẵn

Ngoài ra, cũng xuất hiện vấn đề về thiết lập hiệu suất phù hợp trong khu vực sản xuất cho bất kỳ tiêu chí nào nêu trước đó Một yếu tố tham khảo, chẳng hạn như "Ngưỡng chi phí" hoặc "mức độ hài lòng của khách hàng" phải được đặt ra Tuy nhiên, đây là một vấn đề xoay vòng vì như đã đề cập, đo lường các tiêu chí này không dễ dàng Do đó, hiệu suất của lâp lịch thường được đo lường so với hiệu suất trong quá khứ Do các hệ thống sản xuất đều biến động vì thế việc so sánh với hiệu suất trước đây chắc chắn dẫn đến một mức độ sai lệch đáng kể Một vấn đề quan trọng khác là, khi đo lường hiệu suất của một lịch trình, nó cần được chia nhỏ thành các khoảng thời gian cụ thể (ví dụ: tuần)

và mỗi mốc thời gian được lên lịch độc lập với những mốc Kết quả là: sự tối ưu hóa hoàn hảo của một công đoạn ảnh hưởng tiêu cực đến các công đoạn sau Các vấn đề khác phát sinh khi phá vỡ cấp độ quản lý Ví dụ, lịch trình được quản lý ở cấp quyết định cao hơn và nhà máy được quản lý ở cấp hoạt động Nếu người lập kế hoạch có thể

Hình 2-8 (Mở rộng) Tam giác mục tiêu trong điều độ sản xuất bao gồm

cả sự linh hoạt [15]

Do đó, các hàm mục tiêu định hướng theo chu kỳ thời gian và / hoặc theo ngày đến hạn dường như phù hợp hơn trong nhiều năm qua và trong tương lai Chỉ khi công suất đại diện cho điểm nghẽn thực tế đối với thành công kinh doanh ngắn hạn, các hàm mục tiêu theo định hướng sử dụng mới nên được xem xét [16,17]

2.1.5.1 Các chỉ số đo lường

• 𝑪𝒋: Thời gian hoàn thành công việc 𝑗, tức là thời gian mà công việc 𝑗 kết thúc quá trình xử lý

• 𝑭𝒋: Thời gian thực hiện công việc 𝑗 Mô hình này mô hình thời gian mà công việc

ở lại cửa hàng trong khi sản xuất hoặc chờ xử lý Rõ ràng, 𝐹𝑗 = 𝐶𝑗 − 𝑟𝑗 Quan trọng nhất, khi thiếu ngày khởi hành, thời gian thực hiện và thời gian hoàn thành bằng nhau, tức là , 𝐹𝑗 = 𝐶𝑗

• 𝑳𝒋: Độ chậm trễ hoặc chểnh mảng của công việc 𝑗 đối với ngày đến hạn 𝑑𝑗 hoặc hạn chót 𝑑𝑗 Như vậy, nó được tính là 𝐿𝑗 = 𝐶𝑗 − 𝑑𝑗 hoặc 𝐿𝑗 = 𝐶𝑗 − 𝑑̅ 𝑗

• 𝑻𝒋: Tình trạng trễ việc 𝑗 Chỉ số này đo lường những công việc hoàn thành sau ngày đến hạn và nó được tính là 𝑇𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 {𝐿𝑗, 0} Sự chậm trễ bỏ qua các giá trị âm,

tức là tất cả các công việc được hoàn thành trước ngày đến hạn đều không bị trễ

và do đó, không cần lo lắng

• 𝑬𝒋: Tình trạng hoàn thành sớm của công việc 𝑗 Tương tự như tình trạng trễ, nó chỉ được tính cho những công việc sớm, tức là 𝐸𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 {−𝐿𝑗, 0} Lưu ý rằng hàm sớm không tăng theo 𝐶𝑗

• 𝑼𝒋: Các công việc chậm trễ Phép đo này cho kết quả là 1 nếu công việc 𝑗 bị trễ (tức là 𝑇𝑗 > 0 hoặc tương đương 𝐿𝑗 > 0, hoặc tương đương 𝐶𝑗 > 𝑑𝑗) và có giá trị

19

• 𝑱𝑰𝑻𝒋 Công việc đúng thời điểm (Just in time) Phương pháp này cho kết quả nếu

1 công việc 𝑗 được thực hiện không quá sớm cũng không quá muộn (i.e 𝐿𝑗 = 0, hoặc tương đương với 𝐶𝑗 = 𝑑𝑗), và bằng 0 nếu không thể

CÁC CÁCH TIẾP CẬN – GIẢI THUẬT

Giải thuật chính xác

Các giải thuật này khai thác một số thuộc tính của mô hình cụ thể để xây dựng giải pháp được đảm bảo là tối ưu Logic của nó được đưa ra ở đây bằng cách sử dụng bài toán điều độ nhiều công việc trên một máy để giảm thiểu tổng thời gian hoàn thành hoặc thời gian chu kỳ

Bài toán này có thể được mô hình hóa là 1|𝑑𝑗| ∑ 𝐶𝑗 Đối với một dãy số 𝜋 = (𝜋1… 𝜋𝑛)

đã cho, giá trị của hàm mục tiêu có thể được biểu thị bằng:

∑ 𝐶𝑗𝑗(𝜋) = 𝑛 𝑝𝜋1+ (𝑛 − 1) 𝑝𝜋2 + ⋯ + 2 𝑝𝜋𝑛−1 + 𝑝𝜋𝑛

Trong đó 𝑝𝜋𝑘 là thời gian xử lý công việc 𝜋𝑘 trong dãy số 𝜋 Sau đó, dễ dàng nhận thấy (và có thể được chứng minh) rằng lên lịch cho những công việc này với thời gian

xử lý thấp nhất thì sẽ thu được giá trị tốt nhất của hàm mục tiêu Vì thế, ta có thể xây dựng một giải pháp tối ưu

2.2.1.1 Cấu trúc giải thuật chính xác

Các giải thuật xây dựng chính xác để khai thác các thuộc tính cụ thể của mô hình điều

độ, xây dựng một giải pháp được đảm bảo là tối ưu

Có một số trường hợp phải tìm kiếm các giải thuật xây dựng chính xác và không đơn giản Ví dụ: đối với mô hình máy đơn với mục tiêu khoảng cách thời gian (mô hình 1||𝐶𝑚𝑎𝑥) mọi lịch biểu đều tạo ra cùng một khoảng thời gian nếu các hoạt động được chỉ định lệch chuyển trái thời gian Vì vậy, các giải pháp đều tối ưu Đối với mô hình 1 máy với mục tiêu tổng thời gian hoàn thành (mô hình 1||𝐶𝑗) sắp xếp công việc theo quy tắc thời gian xử lý ngắn nhất (quy tắc SPT) sẽ mang lại giải pháp tối ưu Tương tự, vấn

đề máy đơn với ngày đáo hạn và mục tiêu giảm thiểu độ trễ tối đa (mô hình 1||𝑚𝑎𝑥𝐿𝑗)

có thể được giải quyết dễ dàng bằng cách sắp xếp công việc theo quy tắc ngày đến hạn sớm nhất (quy tắc EDD)

Đối với các mô hình khác, việc đưa ra các giải thuật xây dựng chính xác không hề đơn giản Ngoại trừ một số bố cục máy đơn lẻ và một số cài đặt máy đôi khá đơn giản thì không thể biết được nhiều giải thuật chính xác khác Tuy nhiên, các giải thuật xây dựng chính xác có thể đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải thuật gần đúng

20

2.2.1.2 Giải thuật liệt kê

Các giải thuật liệt kê đảm bảo việc đánh giá tất cả các giải pháp có thể có của mô hình Các giải thuật này bao gồm một số lượng lớn các cách tiếp cận khác nhau Ba phương pháp giải quyết phổ biến nhất trong điều độ sản xuất, đó là:

• Quy hoạch số nguyên (IP) - MILP (Quy hoạch tuyến tính số nguyên hỗn hợp)

cụ thể còn giải thuật thứ hai tạo thành các phương pháp chung hơn

Sự khác biệt này dù không hoàn toàn rõ ràng nhưng rất quan trọng Ví dụ, heuristics có thể được sử dụng cho các mô hình điều độ sản xuất, điều này là không thể đối với heuristics vì nó phụ thuộc nhiều vào vấn đề

meta-Có hai phương pháp heuristic phổ biến để điều độ sản xuất: heuristic NEH [19] để điều độ cho bài toán flowshop với mục tiêu về thời gian hoàn thành và thay đổi Heuristic [16,17] để điều độ cho job shop Phương pháp này được thiết kế cho bài toán điều độ job-shop tiêu chuẩn với mục tiêu thời gian hoàn thành

Ngược lại, meta-heuristic có thể coi là một khung giải thuật chung được áp dụng cho các vấn đề tối ưu hóa khác nhau, ít sửa đổi để làm cho chúng thích ứng với một vấn đề

cụ thể Meta-heuristics thường được nhóm lại thành các lớp phương pháp lớn, cần khởi tạo cho một vấn đề nhất định Mặc dù meta-heuristics có thể là một loại phương pháp heuristic cải tiến cụ thể nhưng chúng có xu hướng mạnh mẽ và linh hoạt hơn, nghĩa là

có một khuôn mẫu meta-heuristic chung cho mỗi loại phương pháp meta-heuristic Sau khi khởi tạo, có thể đưa ra các giải pháp hợp lý cho hầu hết bài toán điều độ Hơn nữa, meta-heuristics thường thu được các giải pháp tinh chế hơn Tuy nhiên, điều này thường

đi kèm với chi phí tính toán và độ phức tạp so với phương pháp heuristics, mặc dù thực

tế sau này phụ thuộc vào mức độ và cấp độ của việc khởi tạo

2.2.2.1 Giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Anneadling – SA)

Quá trình mô phỏng luyện kim là một phương pháp meta-heuristic nghiên cứu cục bộ phổ biến và được sử dụng để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa liên tục ở mức độ thấp hơn Tính năng chính của mô phỏng luyện kim là tạo ra cách để thoát khỏi tối ưu cục bộ bằng cách di chuyển leo đồi (tức là di chuyển làm giảm đi giá trị hàm mục tiêu) với hy vọng tìm ra giải pháp tối ưu toàn cục Lịch sử về quá trình mô phỏng luyện kim được trình bày bao gồm việc xem xét ứng dụng cho các vấn đề tối ưu hóa rời rạc và liên tục

Mô phỏng luyện kim là một giải thuật tìm kiếm cục bộ (meta-heuristic) có khả năng thoát khỏi tối ưu cục bộ Tính dễ thực hiện, đặc tính hội tụ và sử dụng các di chuyển leo đồi để thoát khỏi tối ưu cục bộ khiến nó trở thành một kỹ thuật phổ biến trong hai thập

kỷ qua Nó thường được sử dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa liên tục và ở mức độ thấp hơn Các bài khảo sát gần đây cung cấp tổng quan về sự phát triển lý thuyết của mô phỏng luyện kim và các lĩnh vực ứng dụng Trong đó có các tác giả như Eglese (1990),

21

Fleischer (1995), Koulamas và cộng sự (1994), Johnson và cộng sự (1989), Johnson và cộng sự (1991), Chen và Luk (1999), Hamma và cộng sự (2000), Leite và cộng sự (1999), và Romeo và Sangiovanni-Vincentelli (1991), Aarts và Korst (1989), Van Laarhoven và Aarts (1987) đã dành toàn bộ sách của họ cho chủ đề này Aarts và Lenstra (1997) dành một chương cho phần mô phỏng luyện kim trong cuốn sách của họ để nói

về các giải thuật tìm kiếm cục bộ cho các bài toán tối ưu hóa rời rạc Quá trình mô phỏng luyện kim được đặt tên như vậy vì nó tương tự với quá trình ủ vật lý với chất rắn, trong

đó chất rắn kết tinh được nung nóng và sau đó để nguội dần cho đến khi nó đạt được cấu hình mạng tinh thể đều đặn nhất (tức là trạng thái năng lượng mạng tinh thể tối thiểu) và do đó nó không có sai sót về mặt tinh thể Nếu tiến độ làm mát đủ chậm, cấu hình cuối cùng sẽ tạo ra chất rắn với tính toàn vẹn cấu trúc vượt trội Quá trình mô phỏng luyện kim thiết lập mối liên hệ giữa loại hành vi nhiệt động lực học và việc tìm kiếm cực tiểu cho một bài toán tối ưu hóa rời rạc Hơn nữa, nó cung cấp một phương pháp giải thuật để khai thác một kết nối như vậy [17]

Mỗi lần lặp lại giải thuật mô phỏng luyện kim (SA) áp dụng cho bài toán tối ưu hóa rời rạc, các giá trị của hai giải pháp (giải pháp hiện tại và giải pháp mới được chọn) được tạo bởi các hàm mục tiêu được so sánh Các giải pháp cải tiến luôn được chấp nhận, trong khi đó một phần nhỏ các giải pháp không cải tiến (kém hơn) được chấp nhận với

hy vọng thoát khỏi tối ưu cục bộ để tìm kiếm tối ưu toàn cục Xác suất chấp nhận các giải pháp không cải thiện phụ thuộc vào thông số nhiệt độ Thông số này thường không tăng trong các lần lặp lại liên tiếp của giải thuật Đặc điểm chính của SA là nó cung cấp một phương pháp để thoát khỏi tối ưu cục bộ bằng cách cho phép di chuyển leo đồi làm giảm đi giá trị hàm mục tiêu Khi thông số nhiệt độ giảm xuống 0, các động tác leo đồi

ít xảy ra hơn và sự phân bố dung dịch liên quan đến chuỗi Markov không đồng nhất

Mô hình hóa hành vi của giải thuật hội tụ thành một dạng trong đó tất cả xác suất được tập trung vào tập hợp các giải pháp tối ưu toàn cục (với điều kiện là giải thuật hội tụ; nếu không, giải thuật sẽ hội tụ thành tối ưu cục bộ, có thể là tối ưu toàn cục hoặc không) [17]

22

Cấu trúc được cụ thể trong hình 2-9

Lưu ý rằng Random trả về một số thực ngẫu nhiên đồng đều giữa 0 và 1 Biểu thức

xác suất 𝑒−𝐷𝑇 trả về một số giảm dần khi 𝐷 tăng/hoặc khi 𝑇 giảm Hơn nữa, 0 < 𝑟 < 1 được coi là tốc độ làm mát và nó xác định lịch trình làm mát Có thể thấy, nhiệt độ ban đầu cao và giá trị 𝑟 gần bằng 1 sẽ đảm bảo một số lượng lớn các lần lặp sẽ được thực hiện Một số thiết kế nâng cao hơn có thêm số lần lặp 𝐿 ở mỗi mức nhiệt độ và các thiết lập phức tạp khác

Kỹ thuật mô phỏng luyện kim, giống như nhiều phương pháp meta-heuristics khác,

nó sử dụng các tham số khác nhau có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của giải thuật Liệt

kê trong Hình 2-9 cho thấy một vài thông số như nhiệt độ ban đầu 𝑇𝑖𝑛𝑖 và tốc độ làm mát 𝑟 ngoài dung dịch ban đầu Các thông số này phải được điều chỉnh để đạt được hiệu suất và hiệu quả Có cả một lĩnh vực trong các giải thuật được thử nghiệm để điều chỉnh meta-heuristics [16,17]

BÀI TOÁN VÍ DỤ

Nghiên cứu đang nhắm đến xu hướng để cung cấp cách tiếp cận giải pháp cho các vấn đề thực tế hơn Tuy nhiên, có rất ít nỗ lực hướng tới việc cung cấp các mô hình cho các vấn đề điều độ phức tạp trong đó nhiều tình huống thực tế được cùng xem xét Bao gồm ngày phát hành cho các máy, các máy song song không liên quan ở mỗi trạm, sự thiết lập phụ thuộc vào trình tự trên máy, tính hữu dụng của máy, độ trễ thời gian khi vận hành và các ràng buộc về mức độ ưu tiên giữa các công việc Ví dụ trong sản xuất gạch men hoặc chế biến gỗ và sản xuất đồ nội thất

Năm 2004, Bertel và Billaut [20] đã trình bày vấn đề điều độ trong ngành Họ đưa ra

mô hình MIP cho bài toán điều độ kế hoạch dạng hybrid flow shop (HFS) cho ba giai đoạn và các phương pháp tiếp cận heuristic để giải quyết Ngoài ra, Andrés và cộng sự [16,17] đã giải quyết vấn đề phân nhóm sản phẩm trong ngành gạch men Hệ thống sản xuất được phân loại là HFS cho ba giai đoạn với thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình

Hình 2-9 Giải thuật mô phỏng luyện kim

23

tự và có thể phân tách Khái niệm cơ bản về “khai thác điểm tương đồng”, lấy từ triết lý công nghệ nhóm và được sử dụng để xác định một nhóm các sản phẩm phụ tích hợp với các tính năng chung

Một số nhà nghiên cứu đưa ra sự chú ý và ràng buộc thực tế vào định nghĩa vấn đề của họ Kochhar và cộng sự (1998) cung cấp cách tiếp cận tìm kiếm cục bộ đối với bài toán flowshop linh hoạt trong môi trường thông qua các thực tế với các thiết lập, dung lượng bộ đệm, sự ngăn chặn, thiếu hụt, sự cố và thời gian ngừng hoạt động Năm 2004 Botta - Genoulaz đề xuất một số phương pháp phỏng đoán cho bài toán flowshop với nhiều máy giống hệt nhau ở mỗi giai đoạn, độ trễ thời gian thực và các ràng buộc ưu tiên thứ tự out-tree cũng như thiết lập độc lập với trình tự và thời gian loại bỏ Kurz và Askin (năm 2003) phát triển phương pháp heuristics mới hoặc đã sửa đổi để giải quyết bài toán flowshop với các máy song song giống nhau, thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình tự không đoán trước và mục tiêu tối ưu khoảng cách thời gian Trong một bài báo sau đó (Kurz, 2004), các nhà nghiên cứu đã phát triển cách tiếp cận GA Năm 2006, Fondrevelle và cộng sự nghiên cứu bài toán điều độ flow shop hoán vị với độ trễ thời gian tối thiểu và/hoặc tối đa, trong đó độ trễ thời gian được xác định giữa các cặp hoạt động liên tiếp trong công việc Họ trình bày kết quả lý thuyết liên quan đến trường hợp máy đôi và phát triển một thủ tục rẽ nhánh và ràng buộc tối ưu để giải quyết trường hợp máy 𝑚 Ruiz và Maroto đề xuất một số giải thuật di truyền cho bài toán HFS với các máy song song không liên quan trong mỗi giai đoạn Thời gian thiết lập phụ thuộc vào trình tự và tính hữu dụng của máy vào cuối năm 2006 Các nhà nghiên cứu đã tiến hành một số thử nghiệm với một tập hợp các trường hợp ngẫu nhiên cũng như với dữ liệu thực được lấy từ các công ty thuộc lĩnh vực sản xuất gạch men

Bài toán điều độ HFS là sự tổng quát của vấn đề flow shop cổ điển, cho phép nhiều

bộ xử lý song song trong một giai đoạn nhằm tăng công suất tổng thể hoặc cân bằng khả năng của các giai đoạn, hoặc loại bỏ hoặc giảm tác động của các giai đoạn tắc nghẽn đối với khả năng sản xuất [21]

Bài toán flowshop cơ bản

Dưới đây là mô hình toán cơ bản do thầy Ky Phuc [22] đưa ra giúp có cái nhìn tổng quan về dạng flowshop

• Có một số máy trạm {1,2, 𝑀} trong hệ thống

• Mỗi công việc phải được xử lý trong các máy trạm theo trình tự 1 → 2 → 3 →

𝑀

• Máy trạm 𝑚 có máy giống hệt 𝑁𝑚, sao cho 𝑁𝑚 ≥ 1

• Không tính đến thời gian thiết lập

Khi số lượng máy của máy trạm lớn hơn 1, giả sử rằng trong cửa hàng luồng, trình tự trạm làm việc trên mỗi công việc là 1 → 2 → 3 → 𝑀 Vì trong các mô hình này, chỉ

có các máy giống hệt nhau được xét trong mỗi máy trạm và lịch trình không cần xử lý công việc khi nó vào máy trạm Lịch trình cần đảm bảo khi một công việc đi vào máy trạm và có ít nhất một máy khả dụng dành cho nó Để giải quyết ràng buộc này, trong nghiên cứu này, thời gian được coi là rời rạc và một chỉ số biến thiên 𝑅𝑚𝑗𝑡 được phát triển để cho biết liệu tại thời điểm 𝑡, công việc 𝑗 có được xử lý trên máy trạm 𝑚 hay không Các tham số và biến số khác cũng được đưa ra như sau:

24

• 𝑀: tập hợp các máy trạm

• 𝐽: tập hợp các công việc

Thông số

• 𝑝𝑖𝑗 là thời gian xử lý trên máy trạm 𝑖 của công việc 𝑗

• 𝑁𝑚 là số máy trên máy trạm 𝑚

Biến số

• 𝑆𝑖𝑗 : thời gian bắt đầu trên máy trạm 𝑖 của công việc 𝑗

• 𝐷𝑖𝑗 : thời gian kết thúc trên máy trạm 𝑖 của công việc 𝑗

• 𝐶𝑚𝑎𝑥: thời gian trôi qua từ khi bắt đầu công việc đến khi kết thúc

• 𝑈𝑚𝑗𝑡 : biến nhị phân, 𝑈𝑚𝑗𝑡 = 1 if 𝑡 ≥ 𝑆𝑚𝑗; ngược lại, 𝑈𝑚𝑗𝑡 = 0

• 𝑉𝑚𝑗𝑡 : biến nhị phân, 𝑉𝑚𝑗𝑡 = 1 if 𝑡 ≤ 𝐷𝑚𝑗;ngược lại, 𝑉𝑚𝑗𝑡 = 0

• 𝑅𝑚𝑗𝑡 : biến nhị phân, 𝑅𝑚𝑗𝑡 = 1 if 𝑆𝑚𝑗 ≤ 𝑡 ≤ 𝐷𝑚𝑗; ngược lại, 𝑅𝑚𝑗𝑡 = 0

Dạng hybrid flowshop nhưng bỏ qua thời gian thiết lập

Cụ thể, Naderi cùng cộng sự [23] cung cấp một mô hình toán học khác để đáp ứng yêu cầu cho hybrid flow shop nhưng tất cả không giống thời gian thiết lập, thời gian trễ hoặc thời gian xử lý ở mỗi giai đoạn trên mỗi máy

25

Ký hiệu:

• 𝑛: số lượng công việc

• 𝑚: số lượng trạm

• 𝑗, 𝑘: thông số cho các công việc trong đó {1,2 … 𝑛}

• 𝑖: thông số cho các trạm trong đó {1,2 … 𝑚}

• 𝐸𝑖: tập hợp các công việc sẽ được xử lý trong trạm 𝑖, trong đó |𝐸𝑖| = 𝑒𝑖

• 𝑚𝑖: số lượng máy ở trạm 𝑖

• 𝑙: thông số cho các máy ở trạm thứ 𝑖 trong đó {1,2 … 𝑚𝑖}

• 𝑝𝑖,𝑗: thời gian xử lý công việc j ở trạm 𝑖

Mô hình xác định mức độ ưu tiên tương đối của các cặp công việc Nó hình thành vấn đề với hai tập hợp các biến nhị phân ba chỉ số, một cho trình tự công việc và một để phân công công việc Các biến sau đây đều được xác định

• 𝑋𝑗,𝑖,𝑘: biến nhị phân nhận giá trị 1 nếu công việc 𝑗 được xử lý sau công việc 𝑘 ở trạm 𝑖 và = 0 nếu ngược lại

• 𝑌𝑗,𝑖,𝑙: biến nhị phân nhận giá trị 1 nếu công việc 𝑗 được xử lý ở trạm 𝑖 trên máy 𝑙

và = 0 nếu ngược lại

• 𝐶𝑗,𝑖: biến liên tục cho thời điểm bắt đầu công việc j ở trạm i trên máy 𝑙

bộ ràng buộc (3) và (4) xác định thời gian hoàn thành tối thiểu của mỗi công việc ở mỗi trạm liên quan đến thời gian hoàn thành của các công việc được xử lý trên cùng một máy Bộ ràng buộc (5) tính toán khoảng thời gian Cuối cùng, các bộ ràng buộc (6), (7)

và (8) xác định các biến quyết định

26

NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NHÀ MÁY

DOTALIA

Chương này mô tả bức tranh tổng thể liên quan đến trường hợp được nghiên cứu Từ

đó, cho thấy tất cả các thông tin cần thiết như sản phẩm, quy trình xử lý và công suất hiện tại đến tình hình cụ thể của nhà máy DOTALIA, đặc biệt là vấn đề đang tồn tại Do

đó, dựa vào phần Tổng quan lí thuyết trong Chương Hai, mô hình toán học được đề xuất để minh họa bài toán điều độ hiện tại của trường hợp nhà máy DOTALIA để đưa

ra giải pháp trong chương tiếp theo

DOTALIA (công ty con) 631 436 342 482 748 Trong khi công ty mẹ đạt mức thấp nhất trong năm 2014, chỉ lãi 1.850 tỷ đồng thì DOTALIA lại chạm mức thấp kỉ lục trong năm 2016 Tuy nhiên, đây cũng là thời điểm cho thấy tốc độ tăng nhanh trong hai năm tới và kỳ vọng sẽ tiếp tục tăng trong tương lai

Các sản phẩm

Nhà máy DOTALIA chuyên sản xuất các sản phẩm gốm với sự đa dạng về mẫu mã

và chủng loại Tuy nhiên, tùy thuộc vào kích thước, vật liệu và cấu trúc bề mặt, nó sẽ được chia thành 5 nhóm:

• Nhóm 1: Gốm 30x30 (Bóng và Mờ)

• Nhóm 2: Gốm 40x40 (Bóng và Mờ)

• Nhóm 3: Đá hoa cương 60x60 (Bình thường và FP)

Một trong những nhà sản xuất gạch hàng đầu Việt Nam

Công ty con của tập đoàn Đồng Tâm Theo hình thức sản xuất đẩy và kéo

Hình 3-1 Thông tin DOTALIA (Nguồn: Đồng Tam group)

27

• Nhóm 4: Đá granit 40x40 (có / không cắt cạnh)

• Nhóm 5: Đá hoa cương 30x60 (mới đây đã được thêm vào)

Gạch men là sản phẩm thịnh hành cho các công trình nhà ở Thành phần chính của gạch men bao gồm đất sét và tràng thạch Bên trên được phủ một lớp men có thể bóng,

mờ hoặc nhám, tùy theo thiết kế của nhà sản xuất Nó phù hợp với từng nhu cầu sử dụng của sản phẩm Gạch men có hai loại là ốp và lát vỉa hè Gạch lát vỉa hè có các đặc điểm:

độ hút nước thấp, chống mài mòn, chịu lực cao, độ chống trơn trượt đạt tiêu chuẩn theo quy định Gạch lát nền thường thiên về trang trí nên đòi hỏi tính thẩm mỹ cao Vì tính thẩm mỹ được chú trọng hơn nên quy luật về độ bền và độ mài mòn sẽ không quá cao như gạch ốp lát

Đá hoa cương hay còn gọi là gạch thạch anh, gạch đồng chất hay gạch bóng kiếng và khác với gạch men Toàn bộ đá hoa cương đồng nhất về vật liệu và màu sắc Do đó sản phẩm làm ra có độ cứng rất cao, chịu được áp lực lớn nên đá hoa cương thường được sử dụng để lát nền, nhất là những khu vực có độ ma sát cao, giao thông qua lại nhiều Bên cạnh đó, đá hoa cương được đánh bóng và không phủ men bóng như gạch men [24]

Quy trình sản xuất

Sản xuất gạch men gồm nhiều quy trình khác nhau tùy thuộc vào từng thành phẩm Quá trình này bao gồm các giai đoạn sau:

• Chuẩn bị đất sét, bằng cách nghiền khô hoặc nghiền ướt và nguyên tử hóa

• Tạo hình hoặc đúc ngói bằng cách ép khô hoặc bằng cách đùn

• Chuẩn bị tráng men

• Sấy, tráng men và trang trí

• Đốt lò

• Phân loại và đóng gói

Hình 3-2 Các sản phẩm của DOTALIA (Nguồn: https://dongtam.com.vn)