Abstract This study combined the First In First Out (FIFO) with the Earliest Due Date (EDD) heuristics and the on-site experience of actual production lines. According to such restrictive conditions as the available processing machine groups, the hierarchical relations among components, the due date of moulds as designated in the plan of mould manufacturing, this study conducted a quick analysis with an expert system to determine the optimal sequence and scheduling of machines. The machine management agent was then used for automatic pre-scheduling of the earliest available capacities of the machines to obtain preliminary scheduling. Firstly, the Genetic Algorithm (GA) was used to find the better scheduling sequences. After that, Ant Colony Optimization (ACO) was adopted to optimize the sequence determined by the expert system. It was able to effectively solve the problem of job-shop scheduling featuring a complicated hierarchical procedure for Industry 3.5 as a hybrid strategy between Industry 3.0 and to-be Industry 4.0. Practical mould cases with four-layer components were next used for a comparison of scheduling results. Three case studies show better results with integration of GA and ACO (GA + ACO) than GA or ACO alone. For the in-depth case study of 92 jobs, the scheduling based on the automatic scheduling of EDD spent 8% less work time than that based on FIFO. After the GA and ACO was adopted for the optimization of scheduling, the work span was further shortened by 10% with less computing time.

中文翻译：

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工业3.5模具制造多层作业车间自动排产系统

摘要 本研究将先进先出 (FIFO) 与最早到期日 (EDD) 启发式方法以及实际生产线的现场经验相结合。本研究根据可用的加工机组、部件之间的层次关系、模具制造计划中指定的模具到期日等限制条件，利用专家系统进行快速分析，确定最佳加工顺序和排程。机器。然后使用机器管理代理对机器的最早可用容量进行自动预调度以获得初步调度。首先，使用遗传算法（GA）寻找更好的调度序列。之后，采用蚁群优化（ACO）对专家系统确定的序列进行优化。作为工业 3.0 与未来工业 4.0 的混合策略，能够有效解决工业 3.5 分层流程复杂的作业车间调度问题。接下来使用具有四层组件的实用模具箱来比较调度结果。三个案例研究显示，与单独使用 GA 或 ACO 相比，集成 GA 和 ACO (GA + ACO) 的结果更好。对于 92 个作业的深入案例研究，基于 EDD 自动调度的调度比基于 FIFO 的调度花费的工作时间少 8%。采用GA和ACO优化调度后，工作跨度进一步缩短10%，计算时间更少。0 和未来的工业 4.0。接下来使用具有四层组件的实用模具箱来比较调度结果。三个案例研究显示，与单独使用 GA 或 ACO 相比，集成 GA 和 ACO (GA + ACO) 的结果更好。对于 92 个作业的深入案例研究，基于 EDD 自动调度的调度比基于 FIFO 的调度花费的工作时间少 8%。采用GA和ACO优化调度后，工作跨度进一步缩短10%，计算时间更少。0 和未来的工业 4.0。接下来使用具有四层组件的实用模具箱来比较调度结果。三个案例研究显示，与单独使用 GA 或 ACO 相比，集成 GA 和 ACO (GA + ACO) 的结果更好。对于 92 个作业的深入案例研究，基于 EDD 自动调度的调度比基于 FIFO 的调度花费的工作时间少 8%。采用GA和ACO优化调度后，工作跨度进一步缩短10%，计算时间更少。基于 EDD 自动调度的调度比基于 FIFO 的调度花费的工作时间少 8%。采用GA和ACO优化调度后，工作跨度进一步缩短10%，计算时间更少。基于 EDD 自动调度的调度比基于 FIFO 的调度花费的工作时间少 8%。采用GA和ACO优化调度后，工作跨度进一步缩短10%，计算时间更少。