Planning Production and Equipment Qualification under High Process Flexibility
Notice bibliographique
Résumé
We present and solve a joint production and qualification planning problem for a manufacturing environment with high process flexibility. Various factors contribute to the complexity of the problem, one of which is product‐machine mapping: Each machine may be qualified to produce multiple products and each product can be produced on multiple machines. To meet a build‐plan, the factory needs to not only determine a multi‐machine multi‐product production schedule that accounts for sequence‐dependent setup time, but also a qualification schedule which prescribes whether and when a machine should undergo a qualification process such that it is ready to produce a product. We consider processing characteristics including sequence‐dependent setups, job splitting, and machine eligibility in addition to qualification. We formulate the mathematical model as an MILP problem that minimizes the total weighted delay. In this study, we describe two heuristic solution approaches developed for this complex decision setting and the application at Intel. We compare our approach with Intel's current approach which is a spreadsheet‐based manual approach that relies on the experience of the factory planner. The results indicate that our approach, which we call the GS approach, dominates in terms of minimizing the delay. Our approach performs well when capacity is tight and additional qualifications are considered while the Intel approach may perform better on reducing the setup and qualification time in certain problem instances, particularly those with loose capacity. As a result, an integrated approach which selects the better solution from both approaches is proposed, which shows significant reduction over the current approach in both the weighted delay and the setup and qualification time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».