Model-based routing in flexible manufacturing systems

In this paper, a model-based routing approach for flexible manufacturing systems (FMS) with alternative routes for the work pieces is proposed. For each work piece, an individual task has to be accomplished, which consists of several processing steps. Each processing step can be executed on alternative working stations of the FMS. The proposed routing method employs a model of the conveying system to find energy efficient and fast routes for the respective work pieces. The conveying system model is based on a directed graph, where the individual conveyors are modeled as weighted edges. It can be straightforwardly applied to several types of FMS by adjusting the application-dependent parameters. Efficient computation of the fastest route through the conveying system is accomplished by means of dynamic programming, i. e., by integration of Dijkstra's algorithm in a dynamic programming framework, which is based on the proposed conveying system model. Additional consideration of energy efficiency aspects leads to a Mixed Integer Quadratically Constraint Program (MIQCP), which is solved by substitution of Dijkstra's algorithm by a branch and bound method. Experimental results for an application scenario, where the energy efficient routing method is applied to route work pieces between the working stations of an FMS, lead to 20 % reduction of energy consumption on average.

In dem Artikel wird ein Modell-basierter Routing-Ansatz für flexible Fertigungssysteme (FMS) eingeführt. Die Herausforderung besteht darin, dass für jedes in dem FMS hergestellte Werkstück ein spezifischer Auftrag abgearbeitet werden soll, welcher aus mehreren Verarbeitungsschritten besteht. Ein entsprechender Verarbeitungsschritt kann alternativ auf einem von mehreren Modulen des FMS abgearbeitet werden. Die vorgeschlagene Routing-Methode verwendet ein Modell des Transportsystems, welches auf einem gerichteten Graph basiert, um für die einzelnen Werkstücke energieeffiziente und schnelle Wege durch das FMS zu ermitteln. Durch die Anpassung anwendungsspezifischer Parameter ist es möglich, das zugrunde liegende Modell für unterschiedliche FMS anzuwenden. Die effiziente Berechnung des kürzesten Weges erfolgt mittels dynamischer Programmierung. Die weitere Berücksichtigung des Energieverbrauchs bei der Ermittlung des optimalen Weges führt auf ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem, welches in den Ansatz der dynamischen Programmierung integriert werden kann. Für ein typisches Anwendungsszenario konnte mittels der vorgeschlagenen Routing-Methode eine durchschnittliche Reduktion des Energieverbrauchs um 20 % erzielt werden.