Ứng dụng giải thuật di truyền có định hướng (guided geneic algorithm GGA) trong thiết kế mặt bằng xưởng sản xuất lưới tại công ty cổ phần dệt lưới sài gòn

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu ứng dụng Giải thuật Guided Genetic Algorithm để giải quyết bài toán Thiết kế mặt bằng Xưởng sản xuất tại Công ty Cổ phần Dệt Lưới Sài gòn.. Trong Luậ

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

PHẠM DI TÂN

ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CÓ ĐỊNH HƯỚNG ( GUIDED GENETIC ALGORITHM _ GGA) TRONG THIẾT KẾ MẶT BẰNG XƯỞNG SẢN XUẤT LƯỚI TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT LƯỚI SÀI GÒN

Chuyên ngành : Kỹ Thuật Hệ Thống Công Nghiệp

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2008

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán bộ hướng dẫn khoa học : Tiến Sĩ NGUYỄN VĂN HỢP

………

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

Cán bộ chấm nhận xét 1 : Tiến Sĩ ĐỖ THÀNH LƯU

………

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

Cán bộ chấm nhận xét 2 : PGS Tiến Sĩ HỒ THANH PHONG

………

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

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 13 tháng 09 năm 2008

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

Tp HCM, ngày 21 tháng 01 năm 2008

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên : Phạm Di Tân Phái : Nam

Ngày, tháng, năm sinh : 26/ 03/ 1965 Nơi sinh : Sài Gòn Chuyên ngành : Kỹ Thuật Hệ Thống Công Nghiệp

I- TÊN ĐỀ TÀI : Ứng dụng Giải thuật Guided Genetic Algorithm (GGA) trong Thiết kế mặt bằng Xưởng sản xuất lưới tại Công ty Cổ Phần Dệt lưới Sài Gòn

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Nghiên cứu ứng dụng Giải thuật Guided Genetic Algorithm để giải quyết bài toán Thiết kế mặt bằng Xưởng sản xuất tại Công ty Cổ phần Dệt Lưới Sài gòn III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/ 01/ 2008

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 30/ 06/ 2008

V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TIẾN SĨ NGUYỄN VĂN HỢP

(Học hàm, học vị, họ tên và chữ ký) QL CHUYÊN NGÀNH

Tiến Sĩ NGUYỄN VĂN HỢP

Nội dung và đề cương Luận văn Thạc Sĩ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua

Ngày tháng năm 2008

TRƯỞNG PHÒNG ĐT- SĐH TRƯỞNG KHOA QL CHUYÊN NGÀNH

LỜI CẢM ƠN

Với tất cả lòng kính trọng, tôi xin cám ơn Tiến sĩ Nguyễn văn Hợp, người Thầy đã nhiệt tình hướng dẫn, đôn đốc tôi thực hiện đề tài tốt nghiệp Thạc sĩ này Không những hướng dẫn về phương pháp và kiến thức chuyên môn, Thầy còn khơi dậy trong tôi niềm hứng thú trong nghiên cứu khoa học Bên cạnh đó, tôi cũng chân thành cám ơn các Thầy, Cô chấm phản biện về các ý kiến đóng góp cho đề tài

Tôi cũng xin cám ơn Ban giám đốc Công ty Cổ Phần Dệt Lưới Sài Gòn và đặc biệt cám ơn ông Lê Hữu Phước _ Giám đốc Điều hành Công ty đã hỗ trợ điều kiện tốt nhất cho tôi hoàn thành công việc ngày hôm nay

Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn của mình dến các Thầy, Cô trong Bộ môn Kỹ Thuật Hệ Thống Công Nghiệp đã giảng, dạy chúng tôi _ Lớp Cao Học khóa

2006 Đồng thời, tôi cũng xin cám ơn các bạn bè đã giúp đỡ và chia sẽ khó khăn với tôi trong suốt khóa học và quá trình thực hiện đề tài

Và cuối cùng, tôi thực sự biết ơn các thành viên trong gia đình tôi, đã chia sẽ một phần gánh nặng cuộc sống trong thời gian tôi tham gia khóa học và thực hiện đề tài tốt nghiệp

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Một giải thuật tìm kiếm mới tên gọi là Guided Genetic Algorithm (GGA) _ dựa

trên nền tảng giải thuật GA truyền thống được cải tiến_ được ứng dụng trong đề

tài này để giải quyết bài toán thực tế dạng Multi-objective facility layout problem (MOFL) tại Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn (CTCPDLSG) Lời giải đạt được

thỏa mãn mục tiêu cực tiểu tổng các chi phí tính trên quãng đường di chuyển

Thành phần chi phí này bao gồm dòng vật liệu (workflow) và mức quan hệ cận kề (closeness relationship) giữa các máy Hai yếu tố _ một định lượng và một là định tính _ được đưa về dạng chuẩn hóa (normalized factor) và được thỏa hiệp

(compromise) thành một thành phần với các trọng số tương ứng Với ý tưởng dẫn

hướng quá trình tìm kiếm thoát khỏi các điểm tối ưu cục bộ để tìm đến điểm tối

ưu toàn cục, GGA tiến hành qua hai giai đoạn Khảo sát (Survey state) và Tiến hoá chọn lọc (Evolution state) So sánh với kết quả tìm được bằng GA truyền

thống, GGA cho kết quả tốt hơn cả về chất lượng lẫn thời gian chạy Các thông số ảnh hưởng đến kết quả là số lượng các cá thể ban đầu được lựa chọn ở từng

giai đoạn (pops, pope), số thế hệ ở từng giai đoạn (s, e), tỷ lệ các cá thể tốt được giữ lại alpha, xác suất lai ghép p c , xác suất đột biến p m Các giá trị phù hợp với bài toán được tìm thấy là:

pops ~ 10*N; pops/ pope = ( 4 ~ 5 ); e = pops; e/ s = ( 4 ~ 5);

p c = 0.8) ; p m = 0.04 ; alpha = ( 0.2 ~ 0.3)

T.T MỤC LỤC NỘI DUNG Trang

Lời Cám ơn

Tóm tắt Luân văn Thạc Sĩ

Mục lục

Chương 1 : GIỚI THIỆU

4 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài 12 Chương 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2 Phân loại theo sản lượng và sản phẩm 14

2 Tổng quan về các phương pháp giải bài toán mặt bằng 17

1 Phân loại các phương án bố trí mặt bằng 17

2 Các kỹ thuật sắp xếp bố trí mặt bằng 18

Chương 3 :KHẢO SÁT THỰC TIỄN CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT

LƯỚI SÀI GÒN

1 Giới thiệu về Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn 25

2 Sơ lược về Qui trình sản xuất các sản phẩm chính 27

3 Khảo sát, phân tích các vấn đề của mặt bằng hiện tại 29

4 Xác định mô hình toán học cho mục tiêu thực tiễn 32

2 Mô hình bài toán bố trí máy nhiều dãy 33

T.T MỤC LỤC NỘI DUNG Trang

4 Các thông số ban đầu cần xác định cho việc giải bài

5 Xác định số lượng máy và số hàng bố trí 38

6 Thành lập ma trận quan hệ giữa các máy 39

7 Thành lập ma trận lưu chuyển dòng vật liệu giữa các

Chương 4 :PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

1 Lựa chọn phương pháp giải quyết vấn đề 41

7 Ví dụ mô phỏng quá trình tính toán bằng tay 56 Chương 5 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

1 Mô tả quá trình tính toán giải quyết vấn đề 74

3 Thử nghiệm ảnh hưởng của giá trị alpha 77

4 Thử nghiệm ảnh hưởng của giá trị pops và pope 78

4 Kết quả giải bài toán bằng giải thuật GA 81

5 So sánh kết quả bằng giải thuật GGA và GA truyền thống 82

6 Phân tích thống kê các kết quả giải bài tóan bằng GGA và 84

T.T MỤC LỤC NỘI DUNG Trang

Chương 6 : KẾT LUẬN; LƯU Ý; KIẾN NGHỊ

1 Phụ lục 1: Hoạch định công suất và mặt bằng nhà máy mới

2 Phụ lục 2: Thông số kỹ thuật các máy

3 Phụ lục 3: Bảng phân nhóm các máy

4 Phụ lục 4: Ma trận Quan hệ

5 Phụ lục 5: Ma trận From _ To

6 Phụ lục 6: Bảng Code đoạn chương trình chính

7 Phụ lục 7: Bộ dữ liệu bài toán 21 máy

Chương 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Các kiểu bố trí mặt bằng theo sản lượng và loại sản phẩm 15

Chương 3 : KHẢO SÁT THỰC TIỄN CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT

LƯỚI SÀI GÒN

Chương 5 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

5.1 Biểu đồ mô tả các phân bố các kết quả 86

Chương 3 : KHẢO SÁT THỰC TIỄN CÔNG TY CỔ PHẦN

DỆT LƯỚI SÀI GÒN

3.2 Các mức quan hệ giữa các bộ phận trong qui trình 38

Chương 5 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

5.1 Các thông số đầu vào cho quá trình tìm kiếm kết quả 74

5.2 Thử nghiệm ảnh hưởng của pc với pm = 0.04 76 5.3 Thử nghiệm ảnh hưởng của pm với pc = 0.8 77 5.4 Thử nghiệm ảnh hưởng của alpha với epsi = 0.1 77

5.6 Aûnh hưởng của tỷ lệ pops/ pope = [4; 5; 6] 79

5.8 So sánh kết quả các bài toán với N và H thay đổi 83 5.9 Kết quả chạy chương trình bằng giải thuật GGA 84 5.10 Kết quả chạy chương trình bằng giải thuật GA 84 5.11 Tóm tắt các thông số thống kê của hai mẫu kết quả 85

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề

Quá trình sắp xếp, bố trí các máy móc hay các bộ phận công tác (BPCT) theo một trật tự nào đó, với một số điều kiện ràng buộc nhất định, đ để đạt được một hay tổ hợp các mục tiêu mong muốn Quá trình này được gọi là Thiết kế, bố trí mặt bằng và các mục tiêu mong muốn thường là:

Cực tiểu hóa tổng chi phí vận chuyển vật liệu giữa các BPCT

Cực đại hóa tổng điểm số về mối liên hệ giữa các BPCT (đại lượng đánh giá mức liên hệ cao hay thấp giữa hai BPCT)

Cực tiểu hóa tổng tổng diện tích sử dụng của mặt bằng

Cực tiểu hóa tổng thời gian gia công

…

Thực tế các bài toán mặt bằng rất đa dạng và có rất nhiều phương pháp, giải thuật phù hợp để giải quyết

Trong Luận văn tốt nghiệp (LVTN) này Giải thuật Di truyền có định hướng

(Guided Genetic Algorithm) được áp dụng để giải quyết một dạng bài toán mặt bằng đa mục tiêu (Multi-objective facility layout) với trường hợp cụ thể của Công

ty Cổ phần Dệt lưới Sài gòn (CTCPDLSG)

1.2 Tổng quan về ý tưởng chính

Như đã nói trên đây, bài toán được nghiên cứu ở đây có dạng tổng quát là bài

toán QAP (Quadratic Assignment Problem) và trường hợp cụ thể cho xưởng máy bố trí nhiều dãy (Multi-row layout) Mô hình tổng quát được biểu diễn như sau

(S.K PEER et al, 2004)

ij n j i

ij d A TC

1

Trong đó :

Aij : thành phần chi phí giữa hai máy i và j

dij : khoảng cách giữa hai máy i và j

Các mục tiêu đặt ra theo yêu cầu cụ thể của Công ty là cực tiểu tổng các chi phí tính trên quãng đường di chuyển Thành phần chi phí này bao gồm hai yếu tố :

Dòng vật liệu (workflow) trong quá trình hoạt động

Mức quan hệ cận kề (closeness relationship) giữa các máy hay BPCT

Để giải bài toán này giải thuật GGA (VanHop and Tabucanon, 2003) được chọn để tìm lời giải tốt nhất

1.3 Lý do hình thành đề tài

Như đã biết nhà nước chủ trương di dời các cơ sở, nhà máy có hoạt động sản xuất Công nghiệp ra khỏi các khu dân cư và Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn là một trong số đó Do đó hình thành ý tưởng phải thiết kế một mặt bằng mới

Xa hơn nữa, từ ý tưởng ban đầu đến chất lượng của lời giải cuối cùng cho thấy ý nghĩa quan trọng của việc chọn phương pháp giải quyết vấn đề phù hợp Vì vậy

việc lựa chọn phương pháp, giải thuật phù hợp cũng là một động lực đưa đến việc hình thành đề tài này

Bản thân sinh viên thực hiện đề tài cũng là một thành viên của Công ty Do đó mong muốn áp dụng kiến thức ngành Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp (ISE) để giải quyết một vấn đề thực tế của Công ty là lý do để chọn đề tài

1.4 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài

1.4.1 Mục tiêu đề tài

Các mục tiêu cần đạt được khi thực hiện đề tài là :

Nghiên cứu giải thuật Di truyền có định hướng (GGA) về cách vận hành, các thông số phù hợp thông qua bài toán mặt bằng nhiều dãy

Kiểm chứng sự phù hợp và các ưu điểm của giải thuật GGA đối với bài toán mặt bằng nhiều dãy, khi so sánh với giải thuật GA

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Do đề tài nhằm giải quyết một vấn đề thực tế tại CTCPDLSG, nên tất cả các số liệu liên quan sẽ được Công ty cung cấp Phạm vi thời gian thu thập số liệu từ năm 2005 trở lại đây

Đề tài chỉ nghiên cứu về mặt bố trí trật tự các máy hay BPCT Các yếu tố liên quan đến các lĩnh vực khác như Qui phạm An toàn lao động, cấu trúc tổ chức, kết cấu nền móng, rung động, các số liệu về công suất hoạt động, tần suất, khối lượng mặc định xem như các số liệu do Công ty cung cấp là đúng

1.5 Tổng quan về bố cục đề tài

Toàn bộ quá trình thực hiện để đạt được mục tiêu kể trên sẽ được trình bày trong Luận Văn với bố cục như sau:

Phần khảo sát về cơ sở lý thuyết sẽ được trình bày trong Chương 2 Phần này sẽ tìm hiểu tổng quan về các dạng bài toán mặt bằng cũng như các phương pháp cho các vấn đề liên quan đã được nghiên cứu và công bố Giải thuật GGA sẽ được mô tả về ý tưởng chính ở cuối chương

Chương 3 sẽ mô tả trường hợp cụ thể của CTCPDLSG Trong chương này sẽ nhận diện các vấn đề của mặt bằng tại chỗ, từ đó xác định các mục tiêu cho bài toán Cũng trong chương này, các số liệu cơ bản sẽ được giới thiệu, thu thập để phục vụ cho các bước thực hiện tiếp theo

Phần phương pháp luận sẽ được trình bày trong Chương 4 Dựa theo kết quả khảo sát lý thuyết và thực tiễn trong hai chương trước, việc cân nhắc, lựa chọn giải thuật GGA cho bài toán thực tế được tiến hành Cũng trong chương 4 giải thuật này sẽ được nghiên cứu chi tiết

Kế tiếp trong Chương 5 sẽ trình bày kết quả thực nghiệm tìm các giá trị phù hợp của các thông số ảnh hưởng đến quá trình tìm kiếm Đồng thời việc ứng dụng giải thuật GA truyền thống cho cùng bài toán cũng được tiến hành để cuối cùng đưa ra so sánh kết quả giữa hai phương pháp

Chương 6 sẽ trình bày các kết luận và kiến nghị sau khi có kết quả cuối cùng và các so sánh đối chiếu

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về các dạng bài toán mặt bằng

2.1.1 Phân loại theo số tầng

Theo Robin S Liggett (2000) các bài toán mặt bằng gồm hai loại nhóm:

Nhóm các vấn đề về mặt bằng đơn (Single floor _ Block plan)

Nhóm các vấn đề về mặt bằng nhiều tầng (Multible floors _ Stack plan)

2.1.2 Phân loại theo sản lượng và sản phẩm

Theo Norhashimah Morad (2000) bài toán bố trí mặt bằng phụ thuộc vào sản

lượng và chủng loại sản phẩm, có thể phân loại như sau:

Bố trí mặt bằng theo sản phẩm (layout by product): khi sản lượng cao và

chủng loại sản phẩm ít, mỗi sản phẩm được sản xuất bởi quá trình riêng

(Flow shop process)

Bố trí mặt bằng theo quá trình (layout by process): khi sản lượng thấp,

nhiều chủng loại sản phẩm được sản xuất bởi một số máy nhất định,

đường di chuyển của sản phẩm phức tạp (Job shop process)

Bố trí mặt bằng theo nhóm (Group layout, Cell layout): là loại hình trung

gian giữa hai loại trên Khi mà sản lượng từng sản phẩm chưa đủ lớn để bố trí theo sản phẩm, ta có thể nhóm các sản phẩm cùng họ lại với nhau và áp dụng bố trí mặt bằng theo sản phẩm cho họ các sản phẩm

Bố trí mặt bằng cố định (Fixed product layout): là loại đặc biệt dùng cho

sản phẩm lớn, số lượng rất ít và không giống nhau Để gia công máy móc, thiết bị phải di chuyển đến vị trí sản phẩm như xưởng đóng tàu, máy bay,

Product Variety

Production

Volume

low high

2.1.3 Tổng quan về bài toán mặt bằng bố trí theo nhóm (MBN)

Bài toán MBN được phát triển theo ba bước sau (Norhashimah Morad, 2000)

Thành lập họ các sản phẩm gần giống nhau

Tìm cách sắp xếp tốt nhất vị trí các máy trong từng nhóm

Sắp xếp các nhóm tương thích với nhau

Bước đầu tiên thành lập họ các sản phẩm được tiến hành tại nhà máy, dựa trên qui trình sản xuất, sản lượng, đặc tính cụ thể của các sản phẩm

Về nguyên tắc chung, các máy móc trong từng nhóm riêng biệt có thể bố trí theo

ba dạng sau:

Bố trí theo một dãy (single-row)

Bố trí theo nhiều dãy (multi-rows)

Bố trí theo vòng kín (loop layout) và dạng biến thể là Bố trí theo vòng hở (semi-circular layout)

(d) loop layout robot

m6

(c)semi-circular layout

m3 m4 m5 m6 m7 m8

Hình 2.2: Các dạng Bố trí máy trong nhóm (Norhashimah Morad, 2000)

Việc sắp xếp các máy trong từng nhóm và giữa các nhóm với nhau là tổ hợp các vấn đề phải giải quyết cũng như có nhiều kỹ thuật, giải thuật kinh nghiệm được đưa ra nhằm giải quyết chúng trong suốt nhiều năm qua

2.2 Tổng quan về các phương pháp giải bài toán mặt bằng

2.2.1 Phân loại các phuương án bố trí mặt bằng(BTMB)

R.S.Liggett (2000) đã phân ra ba phương án bố trí mặt bằng (BTMB) sau:

2.2.1.1 Phương án bố trí 1_1 (one-to-one assignment problem):

Gán một tập rời rạc các bộ phận công tác vào một tập rời rạc các vị trí trong mặt bằng theo quan hệ 1 _ 1 Trong quá trình gán này, các yếu tố về độ lớn, hình dạng của các đối tượng không được kể đến, do đó có tên gọi khác cho phương án

này là “Equal area layout problem” Đây là cách đơn giản nhất thường dùng cho

bài toán thiết kế mới và không bị giới hạn về độ lớn và hình dáng

Thực tế không phải lúc nào ta cũng đủ điều kiện cho bài toán “Equal area layout

“ do các hạn chế về dộ lớn, hình dạng của mặt bằng Khi đó ta có một

dạng khác gọi là “ Unequal areas” (ta sẽ không đi sâu vào chi tiết):

2.2.1.2 Phương án bố trí theo khu vực (many-to-one assignment problem):

Trường hợp không thể áp dụng quan hệ 1 _ 1 để bố trí các bộ phận vào các vị trí mặt bằng (như khu vực cần cho bộ phận không nhất thiết phải bằng với độ lớn của vị trí, hay các trường hợp bố trí nhiều bộ phận vào cùng một tầng mặt bằng, )

2.2.1.3 Phương án bố trí theo khu vực và hình dáng (blocking or floor plan layout

problem):

Đây là cấp độ phức tạp nhất, mỗi bộ phận được đại diện bởi một hình đa giác có hình dáng bất kỳ trong khi vị trí mặt bằng vẫn phải đảm bảo độ lớn yêu cầu của bộ phận đó

2.2.2 Các kỹ thuật sắp xếp bố trí mặt bằng:

Theo R.S.Liggett (2000) có ba kỹ thuật giải quyết như sau:

2.2.2.1 Tối ưu hàm mục tiêu theo một tiêu chuẩn nào đó (cực tiểu chi phí dịch chuyển hay cực tiểu dòng vật liệu, )

2.2.2.2 Phương pháp biểu đồ (Graph theoretic approach), dựa trên việc thỏa yêu

cầu về mức độ cận kề giữa các bộ phận với nhau Đây là phương pháp được sử dụng trên 30 năm qua Phương pháp này đơn giản trong thực hiện, tuy nhiên các yếu tố về chi phí không được xem xét đến Do đó phương pháp này chỉ có ích cho các trường hợp các điều kiện thiết kế mở (không ràng buộc chặt chẽ) hay dùng để thiết lập phương án ban đầu cho các kỹ thuật tối ưu

2.2.2.3 Phương pháp sắp xếp thỏa mãn tập các ràng buộc như vị trí, hướng, mức độ cận kề, đường dẫn, khoảng cách, quan điểm, một số phần mềm thương mại được phát triển theo phương pháp này Nhưng đến nay không còn thông dụng do không giải quyết được các bài toán lớn thường gặp trong thực tế

Qua khảo sát trên ta thấy phương pháp Tối ưu hóa có khả năng giải quyết được những bài toán lớn, phức tạp Do đó các bước nghiên cứu sâu hơn sẽ tập trung vào hướng này

2.3 Phương pháp tối ưu hoá cho bài toán QAP

Là bài toán rất phổ biến, được đưa ra đầu tiên bởi Koopmans và Beckman (Koopmans and Beckman, 1957)

Vấn đề đặt ra là bố trí N máy hay bộ phận công tác vào N (hoặc nhiều hơn N) vị trí mặt bằng theo quan hệ 1_1 (mỗi bộ phận chỉ nhận một vị trí)

Ta có ma trận F = (fij) là ma trận dòng vật liệu, với fij là dòng vật liệu vận chuyển từ i đến j

Tương tự ma trận D = d(a(i), a(j)) là khoảng cách giữa hai máy i và j

Phát biểu của bài toán QAP [10] : Cực tiểu tổng chi phí vận chuyển

))(),((

1

j a i a d f TC

n j i ij

Để giải quyết vấn đề hiện tại có các phương cách sau:

2.3.1 Giải thuật Xây dựng (Construtive heuristics):

Bắt đầu từ tập hợp N trạng thái thô ban đầu, sử dụng các qui luật kinh nghiệm để quyết định chọn lựa việc bố trí ở từng trạng thái

Một qui luật chọn lựa đơn giản thường được dùng là : chọn một bộ phận có mức quan hệ cao nhất gán vào vị trí đầu tiên Kế đến chọn bộ phận có mức quan hệ cao nhất với bộ phận đã được gán trước đó xếp vào vị trí phía trên, bên trái Quá trình lặp lại theo chiều kim đồng hồ

Về mặt trực giác phương pháp này giống phương pháp Biểu đồ (Graph theoretic

approach)

Về mặt toán học có thể xem phương pháp này như giải thuật Tree search Ơû mỗi

nhánh việc lựa chọn gán bộ phận vào vị trí được thực hiện, đồng thời việc tính

toán một giá trị chặn dưới (Lower bound) cũng tiến hành Trạng thái kế tiếp ra

quyết định với nhánh có giá trị chặn dưới là nhỏ nhất

Phương pháp này cho lời giải tối ưu cục bộ và cả tối ưu toàn cục Các kỹ thuật Tối ưu toàn cục cho kết quả tốt hơn nhưng chi phí cao hơn Các giải thuật điển

hình như Gilmore(1962), Hillier (1963) và giải thuật Graves and Whinston

(1970)

2.3.2 Các giải thuật Cải tiến (Improvement heuristics):

Mục đích của việc cải tiến là nhằm giảm khối lượng tính toán hoặc cải thiện chất lượng lời giải

Cách đơn giản nhất là hoán đổi theo cặp (pair-wise exchange), rất nhiều cách

giải quyết được đề xuất như : A.Elshafei (1977) chỉ quan tâm đến các bộ phận công tác có thể hoán đổi được; M.Hanan et al (1976) hạn chế hoán đổi tức thì đối với những vị trí hay bộ phận; Volmann et al (1968) chỉ xem xét những cặp bộ

phận công tác có góp phần đáng kể vào chi phí của lời giải hiện tại,

Phương pháp Cải tiến thường hội tụ tại các điểm tối ưu cục bộ Một số giải thuật gần đây được sử dụng phổ biến như :

Giải thuật SA (Simulated Annealing), được giới thiệu đầu tiên bởi S

Kirkpatrick et al (1983)

Giải thuật GA (Genetic Algoritms), được giới thiệu lần đầu tiên bởi John

Holland (1975) và được sử dụng rất nhiều trong các lĩnh vực liên quan đến

tính toán

Giải thuật TS (Tabu search), được giới thiệu lần đầu tiên bởi F.Glover

(1989)

Giải thuật AIS (Artificial Immune Systems), một lĩnh vực nghiên cứu mới

trong khoa học tính toán, được phát triển từ những năm cuối thập niên 90

Giải thuật ACO (Ant Colony Optimization) được giới thiệu đầu tiên bởi

Marco Dorigo et al (1991)

2.3.3 Phương pháp Lai (Hybrid approaches):

Các giải thuật cải tiến đều cần có một lời giải ban đầu để quá trình cải tiến diễn

ra trên đó Xuất phát từ ý tưởng áp dụng các giải thuật cải tiến từ một lời giải được Tạo dựng tốt theo tiêu chí nào đó, hơn là sử dụng một lời giải có được ngẫu nhiên Người ta đã kết hợp cặp phương pháp Xây dựng và phương pháp Cải tiến Đó là ý tưởng của Phương pháp Lai Một điển hình của phương pháp này là Giải

thuật GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)

Một hướng tiếp cận khác là kết hợp GA và kỹ thuật mô phỏng được sử dụng để

giải các bài toán mặt bằng đa mục tiêu như Phong H.T et al (2000) trong bài

toán mặt bằng nhằm cực tiểu tổng thời gian di chuyển, cực đại tổng mức quan hệ và cuối cùng là cực đại mức linh hoạt giữa các bộ phận công tác Một điển hình

khác ở hướng tiếp cận này là Chaipom Vongpisak et al (2005) trong bài toán mặt

bằng nhiều dãy với tổ hợp sáu mục tiêu (chi phí di chuyển, độ hiệu dụng của máy, thời gian lưu chuyển trong chuyền, thời gian chờ, số sản phẩm hoàn tất và số sản phẩm dở dang)

2.3.4 Phương pháp tính toán Tiến hoá (Evolutionary methods)

Theo Hoda Homayouni (2006), Evolutionary methods hiện có ưu thế mạnh trong

giải quyết các bài toán lớn, cấu trúc phức tạp và không cần nhiều các giả định ban đầu như các phương pháp khác [14] Tất nhiên thời gian tính toán sẽ tăng

theo chất lượng lời giải và còn phụ thuộc nhiều vào kỹ thuật mã hoá (coding)

Trong nhóm các phương pháp tính toán Tiến hoá, nhóm các giải thuật Tiến hoá

Zhang and Jung-Jib Kim, 2000) vì tính linh hoạt và cho lời giải có chất lượng tốt

hơn các phương pháp truyền thống Bốn kỹ thuật tính toán trong nhóm này gồm

Genetic algorithms, Genetic programming, Evolution programming, Evolution strategies Khác biệt quan trọng giữa các giải thuật này là kỹ thuật lựa chọn

(selection) trong quá trình tiến hóa (GA operator) Kỹ thuật lựa chọn trong nhóm

phương pháp này đóng vai trò quyết định trong việc lựa chọn ứng dụng phù hợp để đạt chất lượng lời giải

Cũng dựa trên ý tưởng này, Nguyễn Văn Hợp và M.T Tabucanon (2003) đã phát

triển một giải thuật mới tên gọi là Guided Genetic Algorithm (GGA) mà ta sẽ

nghiên cứu tiếp theo đây

2.3.5 Giải thuật Di truyền có định hướng _ GGA (Guided Genetic Algorithm)

2.3.5.1 Mô tả ý tưởng hình thành giải thuật

Khi giải quyết các bài toán lớn phức tạp, thì không gian lời giải thường rất lớn Các giải thuật tìm kiếm phải mất một khoảng thời gian không nhỏ để tìm đến các vùng khả thi chứa lời giải Đôi khi kết quả cuối cùng không phải là điểm tối

ưu nhất trong không gian lời giải (global optimum) mà thường chỉ nhận được lời giải tối ưu cục bộ (local optimum) Trong số các giải thuật tìm kiếm, Giải thuật

Di truyền (GA) được đánh giá cao về khả năng linh hoạt, phù hợp với nhiều lĩnh

vực và nhất là khả năng tránh được các vùng lời giải cục bộ (local trap) Khả

năng này được thực hiện hiệu quả hay không phụ thuộc vào việc mã hoá lời giải

(coding) và việc tạo ra sự khác biệt (diversity) lớn khi tiến hành kỹ thuật di truyền (GA operator) Tuy nhiên khi tạo ra sự khác biệt, đồng thời với việc phá

hủy cấu trúc của một lời giải mà nó có thể là tiềm năng của một lời giải tốt Do đó việc giữ lại các lời giải khả thi là điều quan trọng

Ýù tưởng chính của GGA là ban đầu tạo ra sự khác biệt hóa trong không gian lớn càng nhiều càng tốt, đồng thời chọn lọc các lời giải tốt để giữ lại (không bị phá hủy trong giai đoạn đầu) Quá trình tìm kiếm sẽ được tăng tốc trong giai đoạn sau vì nó chỉ tiến hành trong không gian nhỏ các lời giải tốt

2.3.5.2 Mô tả ý tưởng Giải thuật GGA

Quá trình tìm kiếm của GGA chia làm hai giai đoạn

I- Giai đoạn Khảo sát (Survey Stage)

Mục đích : thu thập càng nhiều thông tin về các hướng tiềm năng tốt cho quá trình tìm kiếm trong không gian lời giải

Các bước thực hiện : từ tập các lời giải ngẫu nhiên ban đầu (Ps) tiến hành kỹ thuật Di truyền sau một số thế hệ (Gs) Sau mỗi thế

hệ chọn một lời giải tốt nhất đưa vào tập các lời giải ban đầu cho thế hệ sau

Kết quả : tạo ra một tập gồm các lời giải tiềm năng tốt cho giai đoạn sau Không chú trọng tìm lời giải chất lượng nhất

II- Giai đoạn Tiến hoá chọn lọc (Evolution Stage)

Mục đích : tìm được lời giải tốt nhất và nhanh nhất

Các bước thực hiện : từ tập gồm các lời giải tiềm năng tốt (Pe < Ps)

có được ở giai đoạn trước, tiến hành kỹ thuật Di truyền sau một số

thế hệ (Ge > Gs) Sau Ge lần lặp các kết quả hội tụ đến một lời

giải tốt nhất

Kết quả : tìm được điểm tối ưu trong không gian lời giải

Với các kết quả khảo sát lý thuyết trên đây, ta sẽ tiến hành khảo sát thực tiễn về Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn trong chương kế tiếp

CHƯƠNG 3 KHẢO SÁT THỰC TIỄN CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT

LƯỚI SÀI GÒN 3.1 Giới thiệu về Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn (SFN)

3.1.1 Sơ lược về ngành Dệt lưới :

Dệt lưới là ngành công nghiệp dịch vụ hậu cần cho ngành đánh bắt Thủy sản Từ trước thập niên 80, ngành công nghiệp này phát triển rất mạnh ở các nước có thế mạnh về đánh bắt Thủy sản như các nước vùng Bắc Âu , ven Địa Trung Hải, châu Mỹ La Tinh, Canada, Mỹ Ởû châu Á tập trung tại Nhật, Hàn Quốc, Đài Loan, Trung Quốc, Thái Lan,…

Ngày nay nền công nghiệp này hầu hết chuyển về các nước có nguồn nhân công đông và rẻ như Ấn Độ, Trung Quốc, Thái Lan, Indonesia, Philipin, các nước vùng Bắc Phi, châu Mỹ La Tinh,…

Việt Nam có công nghiệp Dệt lưới từ những năm 1970 và nay là điểm thu hút đầu tư của các công ty lớn đến từ Đài loan, Hàn quốc, Trung quốc, Nhật Bản Thị trường lưới các loại dùng trong đánh bắt thủy sản và phục vụ Nông nghiệp ước lượng khoảng 3000 tấn / năm với sự góp mặt của các doanh nghiệp trong nước, doanh nghiệp nước ngoài và vô số các doanh nghiệp hay cơ sở tư nhân, hộ gia đình Điều này đã tạo nên một môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt

3.1.2 Quá trình hình thành và phát triển của Công ty:

Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn tiền thân là một doanh nghiệp nhà nước tên gọi Xí nghiệp Quốc doanh Dệt lưới, Bao bì Xí nghiệp được thành lập theo quyết

định số 2282/STS-TCCB ngày 15/12/1978 của Sở Thủy sản T/P Hồ chí Minh Là sự sát nhập ba cơ sở dệt lưới đánh cá của tư nhân hoạt động từ trước năm

1975 gồm : Trúc Giang kỹ nghệ dệt lưới Công ty ; Việt Nam kỹ nghệ dệt lưới Công ty và Cơ sở Trần thục Phát Từ trước năm 1990, chức năng của Xí nghiệp

Quốc doanh Dệt lưới, Bao bì là sản xuất các loại lưới đánh bắt thủy sản, chỉ cước, bao bì PE, PP Nhưng sau đó, do mặt hàng bao bì không mang lại hiệu quả cao nên xí nghiệp đã không còn duy trì sản xuất nữa Đến năm 1992, Xí nghiệp Quốc doanh Dệt lưới, Bao bì tiến hành các thủ tục đăng ký thành lập lại Doanh nghiệp nhà nước theo tinh thần nghị định số 388/ HĐBT ngày 20/11/1991 của Hội đồng Bộ trưởng Uỷ Ban Nhân Dân Thành phố Hồ chí Minh đã ra quyết định số 13/QĐ _ UB ngày 18/11/1992 cho phép Xí nghiệp Quốc doanh Dệt lưới, Bao bì được thành lập Doanh nghiệp nhà nước, có tư cách pháp nhân, hạch toán sản xuất kinh doanh độc lập theo Qui định của luật pháp của nhà nước Việt Nam và thuộc sự chỉ đạo trực tiếp của Tổng Công ty Nông Nghiệp Sài Gòn

Từ 04/ 2000 Công ty chuyển đổi hình thức sở hữu sang Công ty Cổ phần:

Tên đầy đủ : Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn

Tên giao dịch quốc tế : SAI GON FISHING NET FACTORY

Tên viết tắt : SFN

Địa chỉ trụ sở chính : 89 –Nguyễn Khoái _ Phường 1 – Quận 4 _ Thành phố Hồ chí Minh

Điện thoại : 9400945 _ 9400534 _ 9401602 ; Số Fax : 9401580

3.1.3 Cơ cấu tổ chức Công ty:

ĐH CỔ ĐÔNG

GIÁM ĐỐC ĐIỀU HÀNH

BAN KIỂM SOÁT

PHÓ GIÁM ĐỐC PHÓ GIÁM ĐỐC

BAN QUẢN ĐỐC

X.2 BAN QUẢN ĐỐC X1 PHÒNG KỸ THUẬT K.D-XNKPHÒNG TOÁN-TÀI CHÍNHPHÒNG KẾ

PHÒNG TỔ CHỨC-HÀNH CHÁNH CỬA HÀNG KD

Hình 3.1 : Cơ cấu tổ chức của Công ty

3.2 Sơ lược về Qui trình sản xuất các sản phẩm chính của Công ty:

Hiện nay Công ty có nhiều loại sản phẩm, nhưng phần này chỉ đề cập đến hai

sản phẩm chính sản xuất thường xuyên Đó là sợi cước ( Monofilament ) và các

loại lưới cước đánh bắt thủy sản

3.2.1 Hoạt động sản xuất sợi cước:

Sợi cước được sản xuất từ nguyên liệu hạt nhựa Polyamide (P.A ) Hiện nay do

trong nước chưa sản xuất được hạt nhựa này, nên Công ty phải nhập khẩu hoàn toàn từ nước ngoài Năng lực sản xuất tối đa hiện nay khoảng 900 Tấn / năm

3.2.2 Hoạt động sản xuất lưới đánh bắt thủy sản:

Công ty hiện chỉ đang sản xuất lưới từ hai loại sợi cước và sợi se Chủ lực là lưới

Hình 3.2 : Qui trình sản xuất lưới

HẠT NHỰA

ống chỉ CHỈ

LƯỚI

KÉO SỢI

MÁY DỆT

KHO CHỈ

MÁY DĨA

CĂNG NƯỚC HỒ

CĂNG KHÔ

CĂNG NGANG

VÁ, SỬA, ĐÓNG GÓI

KHO LƯỚI

Trục

Trục lưới

Đường đi tới của dòng vật liệu gồm sản phẩm dở dang và vật đóng gói đi kèm

Đường đi về của dòng vật liệu chỉ gồm vật đóng gói rỗng

Chú thích về đường đi dòng vật liệu:

Do đặc điểm nguyên liệu đầu vào qui trình là chỉ được đóng gói bằng cách quấn vào ống hoặc dĩa, nên khi qua máy dệt, máy dĩa chỉ được chuyển hóa thành lưới còn ống rỗng và dĩa được trả về công đọan trước để tái sử dụng

Tương tự lưới sau khi dệt ra được quấn vào ống kim loại _ gọi là trục quấn lưới Khi chuyển sang công đoạn Căng nước, lưới được xếp thành bó, còn trục quấn lưới được trả về máy dệt để tái sử dụng

Các vật đóng gói như ống, dĩa và trục có khối lượng tương đương với chỉ hay lưới quấn trên nó Do đó chi phí cho việc vận chuyển trả về công đoạn trước rất đáng kể

Các khối Kho chỉ ; Kho lưới ; Vá, sửa, Đóng gói trong qui trình biểu diễn các bộ phận công tác đơn Các khối Máy dệt ; Máy dĩa; biểu diễn các nhóm (Cell,

Group) gồm nhiều máy cùng loại trong một nhóm

3.3 Khảo sát, phân tích các vấn đề của mặt bằng hiện tại của Xưởng Lưới

Phạm vi khảo sát mặt bằng Xưởng sản xuất lưới trong qui trình trên đây sẽ bắt

đầu từ Kho chỉ đến Đóng gói

3.3.1 Nhận diện các vấn đề

Thực trạng bố trí mặt bằng sản xuất tại Công ty phải chấp nhận theo thiết kế từ xưa để lại bộc lộ nhiều điểm bất hợp lý Cộng thêm quá trình phát triển qui mô trong những năm gần đây nên hiện trạng mặt bằng không có lợi trong chi phí và

vận hành Sử dụng phương pháp Hộp đen (Black box) theo [10] để xác định các

vấn đề như sau:

Trạng thái hiện tại Trạng thái mong muốn

Mặt bằng xưởng chật hẹp :

1 Điều kiện làm việc không an

toàn

2 Di chuyển thao tác vận hành khó

khăn

3 Chi phí cao cho vận chuyển vật

liệu, sản phẩm

4 Thời gian hoàn tất sản phẩm bị

kéo dài do nhiều nguyên nhân,

trong đó có lý do về vận chuyển

5 Hạn chế mở rộng chủng loại và

sản lượng

6 Không thể bố trí máy phù hợp qui

trình mới nhằm cải tiến chất

lượng

Mặt bằng xưởng phù hợp :

1 Điều kiện làm việc an toàn

2 Di chuyển thao tác vận hành thuận tiện

3 Giảm chi phí vận chuyển vật liệu, sản phẩm

4 Chủ động kiểm soát được thời gian hoàn tất sản phẩm

5 Khả năng mở rộng chủng loại và sản lượng theo mong muốn

6 Bố trí máy phù hợp qui trình mới Chất lượng được cải tiến Từ các trạng thái nêu trên, ta có thể nhận diện các vấn đề phát sinh như sau:

1 Điền kiện làm việc an toàn TKMB thỏa các điều kiện về an toàn

2 Thao tác vận hành thuận tiện TKMB đảm bảo không gian cho thao tác

3 Chi phí vận chuyển vật liệu, Cực tiểu hoá chi phí vận chuyển vật liệu,…

4 Thời gian hoàn tất sản phẩm Bố trí hợp lý các vị trí làm việc và kết hợp

với điều độ

5 Khả năng mở rộng qui mô sản

xuất

TKMB kết hợp với chiến lược phát triển của Công ty

Trạng thái Vấn đề hình thành

6 Bố trí phù hợp qui trình sản

xuất

TKMB dựa trên qui trình kết hợp tính linh hoạt dể thay đổi khi cần

3.3.2 Phân tích các vấn đề

Các đặc điểm nổi bật giữa các vấn đề:

i/ Mặt bằng mới phải đủ lớn để tạo khoảng không gian cho điều kiện làm việc

an toàn, vận hành thuận tiện, đáp ứng qui mô sản xuất, có tính linh hoạt khi cần thay đổi (trạng thái 1,2,5 và một phần trạng thái 6)

ii/ Quãng đường vận chuyển càng ngắn càng tốt nhằm giảm chi phí vận chuyển

và thời gian (trạng thái 3 và một phần của trạng thái 4)

iii/ Việc bố trí mặt bằng dựa trên qui trình, các máy hay BPCT có quan hệ với

nhau nên bố trí gần nhau (trạng thái 6)

Các đặc điểm mâu thuẫn :

Đặc điểm (i) và (ii) mâu thuẫn nhau _ mặt bằng càng lớn thì quãng đường di

chuyển càng lớn

3.3.3 Xác định mục tiêu cho thiết kế mặt bằng mới

Bài toán thiết kế mặt bằng mới phải thỏa mục tiêu Cực tiểu tổng các chi phí tính trên quãng đường di chuyển Trong đó thành phần chi phí sẽ bao gồm hai yếu tố là dòng vật liệu (yếu tố định lượng đơn vị Tấn/ tháng) và mức quan hệ cận kề (yếu tố định tính là điểm số đánh giá về mối quan hệ ) giữa các máy

3.4 Xác định mô hình toán học cho mục tiêu thực tiễn

3.4.1 Mô hình toán tổng quát

Với mục tiêu Cực tiểu tổng các chi phí tính trên quãng đường di chuyển, ta có

biểu diễn bằng biểu thức toán học như sau (S.K.PEER et al, 2004):

i j

ij KC A

Trong đó :

TCf : tổng các chi phí tính trên quãng đường di chuyển

KCij: khoảng cách giữa hai máy i và j Đây là các biến cần phải xác định

Aij: thành phần chi phí giữa hai máy i và j Đây là các hằng số đã biết

Để biểu diễn cho thành phần chi phí bao gồm hai yếu tố là dòng vật liệu

(workflow) và mức quan hệ cận kề (closeness relationship) Khare et al (1988) đã

giới thiệu mô hình toán của thành phần chi phí Aij như sau:

rij : Mức quan hệ cận kề (closeness relationship) giữa hai máy (đại lượng

không thứ nguyên)

Wr : là trọng số tương ứng của yếu tố mức quan hệ

fij : Dòng vật liệu (workflow) giữa hai máy ( dơn vị Tấn/ tháng)

Wf : là trọng số của yếu tố dòng vật liệu

Để tổng các chi phí TC đạt cực tiểu thì ta phải bố trí các máy sao cho các khoảng cách KCij càng nhỏ càng tốt

Như vậy đây là bài toán đa mục tiêu được qui về bài toán một mục tiêu với các

trọng số W được sử dụng như sau (C.W Chen, D.Y.Sha, 2005), (S.K.Peer, 2004) :

N

i N

j N

k N

l

r r W f KC x x W

Với : xij : là biến chỉ nhận hai giá trị (0, 1)

xij = 0 : khi máy thứ i không nằm tại vị trí thứ j

xij = 1 : khi máy thứ i nằm tại vị trí thứ j

3.4.2 Mô hình toán cho bài toán bố trí máy nhiều dãy

Do đặc điểm qui trình sản xuất lưới nói chung, máy được bố trí trên nhiều dãy Giữa các dãy máy và các máy trên cùng một dãy là khoảng trống dành cho lối di chuyển và không gian an toàn, do vậy khoảng cách giữa các máy sẽ được tính

theo phương pháp Retilinear distances như sau :

KCij = │xi - xj │+ │yi - yj │ (3.5) Khi đó biểu thức (3.4) được viết lại như sau :

1

1 1

j i j i ij f ij N

i N

i j

Để loại bỏ sự khác biệt về mặt thứ nguyên này, dạng biểu diễn “Chuẩn hóa”

được đưa vào như sau (S.K.Peer, 2004):

i j ij

ij ij

r

r

R : giá trị chuẩn hóa của mức quan hệ cận kề giữa các máy

i j ij

ij ij

f

f

F : giá trị chuẩn hóa của dòng vật liệu giữa các máy

Hàm mục tiêu được viết lại như sau:

1

1 1

j i j i ij f ij N

i N

i j

N : số lượng máy cần bố trí (được xác định từ bước hoạch định công suất nhà máy theo yêu cầu ban đầu)

H : số dãy bố trí máy (được xác định từ qui trình sản xuất, kích thước, hình dáng mặt bằng)

li : kích thước chiều dài máy thứ i (được xác định từ tài liệu kỹ thuật của máy, thiết bị, các kích thước yêu cầu của trạm làm việc hay kho, )

l0 : khoảng cách giữa hai dãy bố trí máy (được xác định từ bề rộng lớn nhất của máy, các yêu cầu về bề rộng lối di chuyển)

∆ij : khoảng đệm cần thiết giữa hai máy thứ i và j

Với ∆ij = Max (∆i, ∆j)

∆0 : khoảng đệm tối thiểu của hàng máy sát biên dọc thửa đất

3.4.3 Xác định các ràng buộc cho bài toán

Do bài toán này thuộc dạng bài toán bố trí 1 – 1 (one to one assignment) nên mỗi

máy chỉ được xếp tại một vị trí trên một hàng Nếu dùng biến zij để biểu diễn

trạng thái máy thứ i được xếp tại hàng thứ h thì ta có các ràng buộc sau :

o zih = 0 khi máy thứ i không nằm trên hàng thứ h

Việc bố trí hai máy kề nhau trên một hàng phải thỏa điều kiện chúng không bị chồng lên nhau Biểu diễn điều này bằng biểu thức như sau :

ij j i jh ih j

).

1

L z l

o Chiều dài L = 210 mét

o Chiều rộng W = 100 mét

(2) : Sản lượng yêu cầu của xưởng lưới phải đạt theo Chiến lược Công ty là 1200 Tấn/ năm [15]

(3) : Tài liệu về đặc tính kỹ thuật của các máy

(4) : Qui trình sản xuất lưới (không kể công đoạn kéo sợi)

Các thông số cần xác định :

(5) : Từ (2) & (3) → Số lượng máy N cần thiết

(6) : Từ (2) & (4) → Số lượng hàng H cho việc bố trí máy

(7) : Từ (2), (4) & (5) → Ma trận quan hệ (Relationship chart)

(8) : Từ (2),(4) & (5) → Ma trận lưu chuyển dòng vật liệu (From – to chart)

(9) : Từ (3) → Kích thước các máy và bộ phận công tác

3.5 Xác định số lượng máy và số hàng bố trí

3.5.1 Thành lập họ các sản phẩm lưới

Theo Norhashimah Norad [8] việc xác định phân nhóm máy dựa trên việc thành lập họ các sản phẩm gần giống nhau Xem xét dãy các sản phẩm hiện tại của Công ty, ta có thể phân thành ba họ sản phẩm như sau :

Bảng 3.1 : Họ các sản phẩm lưới của Công ty

Ýù tưởng ban đầu ta có thể bố trí máy thành ba hàng (H = 3) tương ứng với ba họ

sản phẩm Tuy nhiên mô hình này hoàn toàn khác với mô hình Flow shop

process vì các lý do sau :

Năng lực công nghệ của các máy không bị giới hạn ở một họ sản phẩm nhất định, mà nó có thể gia công được sản phẩm ở hai họ kề nhau Ví dụ máy dệt có thể dệt được lưới nhỏ lẫn lưới trung bình hoặc lưới cỡ trung lẫn

Sản lượng các loại lưới cụ thể trong từng họ sản phẩm không lớn, tùy thuộc vào đơn hàng

3.5.2 Xác định tổng số máy N

Việc hoạch định công suất được tiến hành theo nhóm các máy cùng chức năng:

Máy dệt & máy dĩa cho từng họ lưới

Máy Căng các loại cho cả ba họ sản phẩm

Phần kết quả cụ thể được trình bày trong Phụ lục 1

Thông số Kỹ thuật máy trình bày trong Phụ lục 2

Bảng phân nhóm máy _ Phụ lục 3

Kết quả xác định :

Số máy: N = 124; Số hàng: H = 9

3.6 Thành lập ma trận quan hệ giữa các máy

Mức quan hệ giữa hai máy được đánh giá bởi các thang điểm định tính như

sau(Richard L Francis et al, 1992):

1 A Thật sự cần

thiết

Các công đoạn liên kế nhau: Dĩa _ Dệt _ Căng nước _ Hồ _ Căng ngang/ Căng khô _ Đóng gói Các nhóm máy Căng nước, Căng ngang, Căng khô

1000

TT Mức Mô tả Sử dụng trong qui trình Điểm

trọng Quan hệ Kho chỉ _ Dĩa; Kho chỉ _ Dệt

3 I Quan trọng Quan hệ Dĩa _ Dệt _ Căng nước 10

4 O Bình thường Không áp dụng mức này trong qui trình 1

Bảng 3.2 : Các mức quan hệ giữa các bộ phận trong qui trình

Ma trận quan hệ (Relationship chart) được trình bày trong Phụ lục 4

3.7 Lập Ma trận lưu chuyển dòng vật liệu giữa các máy (From-to chart)

Ma trận (From-to chart) trình bày trong Phụ lục 5

Với các thông số ban đầu đã được xác lập trên đây, ta tiếp tục áp dụng giải thuật GGA cho bài toán bố trí Xưởng máy nhiều dãy sản xuất lưới tại Công ty Cổ phần Dệt lưới Sài Gòn trong Chương 4 sau đây

CHƯƠNG 4 PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

4.1 Lựa chọn phương pháp giải quyết vấn đề

Trong suốt những năm cuối thế kỷ 20 đ đến nay, giới chuyên môn trong lĩnh vực

Quản lý Vận hành sản xuất (Production and Operations management) đã chứng

kiến và công nhận tính phổ biến trong ứng dụng cũng như khả năng giải quyết tốt các vấn đ đề khó của Giải thuật Di truyền (GAs ), (H Aytug, 2003)

GAs đã được các chuyên gia cải tiến, phát triển Đến nay, họ các phương pháp

Tiến hóa (Evolutionary methods) đang có ưu thế mạnh do tính linh hoạt và khả năng cho lời giải tốt (Hoda Homayouni, 2006)

Guided Genetic Algorithm_GGA là một phương pháp thuộc lớp phương pháp Tiến

hóa đã được Nguyễn Văn Hợp và M.T Tabucanon phát triển và ứng dụng đầu tiên cho bài toán thuộc lĩnh vực điều độ “PCB Assembly Sequencing Problem” năm 2001 (Nguyen Van Hop and M.T Tabucanon, 2003)

Với tính ưu việt của lớp phương pháp Tiến hoá (EM) cũng như kết quả đạt được của giải thuật GGA nói trên Sinh viên xin được chọn Giải thuật GGA giải quyết bài toán Thiết kế mặt bằng bố trí máy nhiều dãy tại CTCPDLSG