Virtual Enterprise Planning System using time windows and capacity constraint concepts

Abstract

In a global market, the trend for geographical dispersion of manufacturing plants has been observed. This dispersion is motivated by the opportunity to exploit local advan tages under different viewpoints. This structure also allows for more intense interaction between plants of different productive enterprises. In this sense, the concept of Virtual Enterprise (VE) is fundamental to explore new business strategies such as "focus on core competencies", "maximal customer orientation" and "distributed production". However, in this new productive structure, there are new requirements for planning and for establishing the delivery date of the orders. To address these new requirements, this work introduces a Virtual EnterprisePlanning System (VEPS) based on "time windows" and "capacity constraints". These two concepts have been used extensively in the literature related to conventional planning systems: however, not in the VE context. In this approach, "time windows" delimit the allocation interval of the tasks in the production systems (PSs) involved, while "capacity constraint" makes the time windows feasible considering the importance of the due date.

Research on the Production Scheduling Optimization for Virtual Enterprises

“…Under the constraints, with the initial time of the production scheduling set to 0, the entire production cycle is ensured to be the shortest for each production task in the VE production planning problems by determining the shortest completion time [26]. Delayed by the duration of the task prior to the completion of this task, the subsequent sequence of tasks and the same enterprise to complete the task to a collection of tasks in cannot be executed.…”

“…. 26 ). Finally, 1 establishes a VE with four partners ( 2 , 3 , 4 , and 5 ) through a tender: 1 implementation of the task set { 1 , 5 , 7 , 14 , 23 , 26 }, 2 implementation of the task set { 4 , 9 , 15 , 20 , 24 }, 3 implementation of the task set { 2 , 10 , 12 , 16 , 19 }, 4 implementation of the task set { 6 , 8 , 11 , 17 , 25 }, and 5 implementation of the task set { 3 , 13 , 18 , 21 , 22 }.…”

Orquestração de sistemas produtivos dispersos.

“…Figura 1.2 -Exemplo de um middleware integrando camadas de um SP. Adaptado de (GROBA et al, 2008) Existem assim algumas propostas de implementação de arquiteturas de sistemas de controle considerando um ambiente distribuído e disperso de sistemas produtivos (SPs) (GARCIA MELO, 2011), (PESSOA et al, 2012)…”

“…Neste trabalho o foco não está nos mecanismos de scheduling ou de seleção de parceiros, porém foi previsto, dentro deste componente, a possibilidade de implementar essas soluções na arquitetura. Como este componente recebe a lista de SPs que são capazes de realizar cada funcionalidade e também recebe a solicitação para seleção de SPs para determinado pedido, é possível implementar algoritmos de seleção de parceiros otimizados (WU e SU, 2005), ou interagir com sistemas de scheduling (PESSOA et al, 2012). Também, ao se especificar esta arquitetura, considerou-se o "Agente Descobridor" como o único componente responsável por realizar as interações de busca no "Diretório ativo de serviços dos SPs", por isso, além de identificar a lista de SPs para cada funcionalidade ao componente "Mecanismo de Seleção", ele também é responsável por selecionar, de acordo com o "critério prioritário" escolhido pelo "Cliente", qual é o SP que deve ser utilizado em substituição ao SP que está por algum motivo indisponível.…”