Gradientenverfahren zur Pufferelokation


Hausarbeit, 2018
19 Seiten, Note: 2,0

Leseprobe

Inhalt

Gradienten Verfahren zur Pufferelokation

Einleitung

Beschreibung des Problems

Ersatzalgorithmen

Suchalgorithmus

Linearer Kompensationsalgorithmus

Eigenschaften von Π

Fazit

References

Gradienten Verfahren zur Pufferelokation

Einleitung

In diesem Kurs wird ein leistungsstarker Algorithmus eingeführt, der bestimmt, wie ein Puffer im Cache installiert wird. Zwei Probleme wurden identifiziert: das anfängliche Problem, das die Gesamtinhibierung der Produktionsfläche reduziert, und zwei Probleme, die die Produktivität erhöhen, wenn die Gesamtmenge begrenzt ist. Eine vertikale Methode wird verwendet, um die wiederkehrenden Probleme zu lösen, und eine doppelte Lösung wird angewandt, um das anfängliche Problem zu lösen. Statistische Ergebnisse werden vorgestellt. Das Optimierungsproblem fasst das ursprüngliche Problem sowie das Doppelte zusammen, und wir zeigen, wie es im Prinzip mit demselben Algorithmus gelöst werden kann.

Produktionssysteme werden normalerweise durch verbundene Maschinen oder Arbeitszentren organisiert, die in Folge miteinander verbunden sind. Diese Anordnung wird oft als Montage-, Leimlinie oder Produktionslinie bezeichnet. Es gibt fünf Maschinenlinien, bei denen das Quadrat die Maschine und der Ring eine Unterlage darstellen.

Das Material bewegt sich in Richtung des Pfeils, und die statistischen Listen befinden sich in einer anderen Maschine. Der Inhaltsstrom kann aufgrund der Leistung oder unterschiedlichen Verarbeitungszeiten unterbrochen werden. Richten Sie Mechanismen zwischen weiteren Mechanismen ein, um eine Verbreitung der Störungen zu begrenzen, was sich in Übereinstimmung mit der Produktivität der Produktionslinie erhöht. Wenn der Puffer zu groß ist, wird die Arbeit fortgesetzt. Die Listen- und Kapitalkosten sind höher als das Produktivitätswachstum. Wenn der Puffer zu niedrig ist, werden weder die Maschine noch der Bedarf verringert.

Diskussion

Gradientenmethoden der Pufferlokatation

Beschreibung des Problems

Generierungssysteme werden gewöhnlich mit Maschinen oder Arbeitsstationen verbunden und durch einen Puffer getrennt. Diese Anordnung wird oft als Montage, Transport oder Produktionslinie bezeichnet. Fig. 1 zeigt fünf Maschinenlinien, in denen Quadrate Masken und Kreise darstellen, die wiederum Kapseln darstellen. Das Material bewegt sich in Richtung des Pfeils, vom Lieferanten zur ersten Maschine, der am ersten Polster arbeitet, und wartet auf die zweite, neue Maschine, und den vorderen Teil.[1]

Der Content-Stream kann durch eine andere Maschine oder Arbeitserlaubnis unterbrochen werden. Um die Interferenz des Innenraums zu begrenzen, wird das Gerät zwischen den Polstern platziert, was die Produktivität des Produkts erhöht. Der Ladeinhalt erfordert zusätzliche Investitionen und Platz, was teuer sein kann. Infektionen erhöhen auch den Prozessbestand. Wenn die Pufferzonen zu groß sind, sind die Kosten für die Liste der halbfertigen Produkte und das erzeugte Kapital höher als das Wachstum. Wenn der Puffer zu niedrig ist, wird die Maschine nicht reduziert oder kann nicht erreicht werden. Generell gilt, dass die Begrenzung der Mitarbeiterzahl in der Karriereliste nicht auf physische Einschränkungen zurückzuführen ist. Stattdessen enthält eine die Verwaltungsrichtlinie Einschränkung, z. B. die Kanban-Richtlinienversion. Es ist wichtig, die Puffergröße zu bestimmen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dieser Kurs führt einen aktiven Algorithmus zur Definition eines Puffers ein. Ein Großteil der Literatur erläutert die Auswirkung der Motorzuverlässigkeit und der Polstergröße auf die Systemleistung. Es wurden Tests durchgeführt, um die Zuweisungsmethode zu entwickeln oder zu maximieren. Dieses Projekt ist eine Zusammenfassung einiger Wissenschaftler über jegliche Informationen zu Algorithmen und numerischen Ergebnissen[2].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Figure 1: Feinstrom

Zur Metastasen- oder Fließreaktionsanalyse gibt es eine Menge Literatur. Diese Dokumente konzentrieren sich hauptsächlich auf Leistungsschätzungen. Dazu gehört, die Produktivität von Systemen mit speziellen Maschinen und Puffern zu bewerten. Eines der ultimativen Ziele der Literatur ist es, den Entwicklern dieser Systeme zu helfen, Motoren und Pumpen effektiv auszuwählen[3]. Um dies zu erreichen, müssen zwei Faktoren zutreffen: ein schnelles und genaues Vorgehen zur Beurteilung der effizienten Methode des Systems durch die Wahl eines Bewertungssystems sowie ein schneller Evaluierungsprozess. Einige Forscher sagten jedoch: "Die Optimierung des praktischeren Zwecks des Systemdesigns ist nicht Gegenstand der Literatur. " Hierzu bewerten wir nicht die Literatur, sondern konzentrieren uns auf vereinfachte Dokumentations- und Optimierungsberichte für Qualitätsaktivitäten in Bezug auf Produktionslinien. Der Schlüssel zu diesem Blade ist die Menge von Algorithmen, die tatsächlich nur wenig Platz benötigen, um eine spezifische Produktionsgeschwindigkeit in der Pipeline zu erreichen. Der Algorithmus basiert auf der Analyse eines einfachen Anpassungs-Buzacott-Modells, sodass es sehr schnell in automatisierte Systeme passt. Einige Literaturartikel basieren jedoch auf einer Vereinfachung; andere verwenden unterschiedliche Analysebilder, wobei fast jeder Artikel andere Ziele verfolgt. Damit der Gang geeignet ist, müssen einige Funktionen verwendet werden. Obwohl unabhängige Parameter normalerweise angepasst werden, sollte eine gewisse Kontinuität bestehen: Kleine Änderungen der Puffergröße sollten kleine Änderungen am System verursachen.

(Viele Linien werden als indirekt betrachtet.) Darüber hinaus hängen viele Methoden von Stichproben ab: Mit der Vergrößerung des Polsters (alle anderen Pufferzonen werden größer oder wachsen kontinuierlich) erhöht sich die Produktivität. Um schließlich die individuell beste Methode zu finden, kann es eine Art von Reduzierung speichern.. Das heißt, wenn die Größe der Säulen zunimmt, wird die Produktivität durch Vergrößerung der Einheitsfläche reduziert.[4] (Interessanterweise wurde viel webbasierte Optimierungsarbeit geleistet, bevor die in diesem Abschnitt beschriebenen Dokumente veröffentlicht wurden). Es ist möglich, dass Verbundmethoden, die diese Assets nicht verwenden, kleiner sein können. Einige Literaturquellen untersuchen die qualitativen Merkmale optimierungsbasierter Produktionssystemmodelle. Trotz der von uns untersuchten Systeme haben sich diese Vermögenswerte bewährt, aber wir sind der Meinung, dass diese Systeme die von uns benötigten Vermögenswerte gleichermaßen rechtfertigen. Numerische Experimente unterstützen diese Annahme.

Ersatzalgorithmen

Viele Artikel bieten forschungsbasierte Designmethoden. Da das gleiche Problem länger dauert als die analytische Methode, ist selbst das neueste Verfahren mit der analytischen Methode langsamer. Der Hauptvorteil dieser Simulation besteht darin, dass sie höherwertige Systeme als analytische Verfahren steuern kann. Einige Forscher simulieren die Situation und es wurde angenommen, dass die magische Kurve aufgrund der Speicherkapazität vieler Linien, die auf der normalen Arbeitszeitverteilung basieren, fällt. Dies bezahlte den kostenbasierten Betrieb, der die beste Speicherkapazität berechnete. Darüber hinaus assoziieren einige andere Forscher kurze Linien (zwei und drei Punkte) mit unzuverlässigen Maschinen. Selbst unter diesen eingeschränkten Umständen kann bewiesen werden, dass der Standort und die Größe des Polsters signifikant sind, und es wurden zuvor Anweisungen gegeben, wie der Speicherplatz zugewiesen werden kann.[5]

Darüber hinaus haben einige andere Wissenschaftler zwei Arten von Produktionslinien mit zuverlässigen Maschinen eingeführt: eine ist die gleiche, mit üblicher Dienstzeit; die zweite erklärt den gleichen Ausbreitungszeitraum. Jeder Puffer in jeder Zeile hat die gleiche Größe. In jedem Fall haben die aktuellen Listen- und Prozessverzögerungen (wahrscheinlich 1.0 Anwendungen) eine einfache Linienlänge und Polstergröße. Die Kosten werden ebenfalls entwickelt und das bestmögliche Puffervolumen berechnet. Diese Bemühungen wurden jedoch auf Verzögerungen und Registrierung ausgeweitet und trugen zu höheren Kosten und Gewinnen bei. Einige Experten imitieren die beste Positionierung der Pipeline und die Menge der Polster. Das System wird zufällig ausgeführt, aber die Maschine oder Arbeitsstation funktioniert nicht. Infolgedessen war die Größe des Polsters gering. Sie geben auch die Größe und den Speicherort des Puffers an. Einige andere Forscher verwendeten das Modell, um zuverlässige Doppel-System- und Kommunikationszeitprognosen zu erstellen. Einige Experten lösen dieses Problem auch, um eine Anwendung zu entwickeln, die weniger Aktionen zum Erstellen dieser Funktionen erfordert. Sie bieten auch eine Konsolidierungsmethode, die die lange Linie mit zwei Linien ausdrückt und die lange Linie bis zum Ende hin verlängert. Sie verwenden dynamische Programmierformeln, um das Problem der Produktivitätssteigerung zu lösen. So begegnen sie einem minimalen Pufferproblem mit produktivitätssteigernden Lösungen. Begonnen wird mit einem Null-Puffer, und die höchste Produktivität aller Werte zusammen wird geschätzt. Sie fügen Platz hinzu und wiederholen sich, bis die Grenzwerte erreicht sind. Sie waren weniger als fünfzig und testeten weniger als zehn Maschinen. Wenn man lange Linien betrachtet, blickt man lediglich auf die Straße[6].

[...]


[1] E. Dogan and T. Altiok, Gradientenschätzung der Ausgaberate in Transferlinien und Vorabdrucken, Rutgers University, Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen

[2] F.S. Hillier and K.C. So, Die Auswirkungen von Maschinenausfällen und Zwischenspeicher auf die Leistung von Produktionsliniensystemen, International Journal of Production Research 29(10) (1991) 2043–2055

[3] J.A. Buzacott, Vorhersage der Effizienz von Produktionssystemen ohne internen Speicher, International Journal of Production Research 6(3) (1968) 173–188.

[4] K. Barten, Ein Warteschlangensimulator zur Ermittlung optimaler Lagerbestände in einem sequentiellen Prozess, Journal of Industrial Engineering 13(4) (1962) 245–252

[5] M. Burman (1995), Neue Ergebnisse in der Fließlinienanalyse, Ph.D. thesis, MIT, Cambridge MA (1995)

[6] M. Caramanis, Production system design: A discrete event dynamic system and generalized Benders’ decomposition approach, International Journal of Production Research 25(8) (1987) 1223– 1234.

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Details

Titel
Gradientenverfahren zur Pufferelokation
Hochschule
Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main  (Wirtschaft)
Veranstaltung
Produktionswirtschaft
Note
2,0
Autor
Jahr
2018
Seiten
19
Katalognummer
V423878
ISBN (eBook)
9783668692329
ISBN (Buch)
9783668692336
Dateigröße
635 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
gradienten, verfahren, pufferelokation
Arbeit zitieren
Thang Nguyen Kim (Autor), 2018, Gradientenverfahren zur Pufferelokation, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/423878

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