Simulazione ibrida nei sistemi di sequenziamento flessibili di job shop

Questa ricerca studia uno dei problemi più complessi e importanti nel campo del sequenziamento: i sistemi flessibili di job shop. Esiste una richiesta attuale di robustezza del modello, che deve essere efficace contro i problemi imprevisti della vita quotidiana, che influenzano l'efficienza della sequenza iniziale definita. Inoltre, è necessario considerare i tempi stocastici e la ricerca multi-obiettivo. Pertanto, questa ricerca eseguirà il sequenziamento attraverso la simulazione, che dovrebbe mettere in sequenza gli ordini all'inizio del processo e ri-sequenziarli quando necessario. A tal fine, il modello dovrà utilizzare gli agenti all'interno della simulazione a eventi discreti, formando un modello ibrido. L'obiettivo è valutare come l'agente possa aiutare nella risposta a questi eventi, migliorando la robustezza e rendendolo più accessibile agli utenti, portando un'interfaccia amichevole per inserire le modifiche. Sono stati confrontati i risultati ottenuti con e senza ri-sequenziamento. Prima, con l'agente che utilizza una sola logica e poi con aggiustamenti nella sequenza durante la produzione dei lotti, cercando di rispondere agli eventi. Si sottolinea che la schedulazione garantisce che l'agente "Manager" riduca il makespan e aumenti l'utilizzo delle macchine contemporaneamente.