Review of job shop scheduling research and its new perspectives under Industry 4.0

分布式计算 大规模定制 两级调度 动态优先级调度 公平份额计划 调度(生产过程) 智能制造 工业工程 遗传算法调度 流水车间调度 计算机科学 制造工程 工程类 个性化 运营管理 计算机网络 万维网 服务质量
作者
Jian Zhang,Guofu Ding,Yisheng Zou,Shengfeng Qin,Jianlin Fu
出处
期刊:Journal of Intelligent Manufacturing [Springer Nature]
卷期号:30 (4): 1809-1830 被引量:444
标识
DOI:10.1007/s10845-017-1350-2
摘要

Traditional job shop scheduling is concentrated on centralized scheduling or semi-distributed scheduling. Under the Industry 4.0, the scheduling should deal with a smart and distributed manufacturing system supported by novel and emerging manufacturing technologies such as mass customization, Cyber-Physics Systems, Digital Twin, and SMAC (Social, Mobile, Analytics, Cloud). The scheduling research needs to shift its focus to smart distributed scheduling modeling and optimization. In order to transferring traditional scheduling into smart distributed scheduling (SDS), we aim to answer two questions: (1) what traditional scheduling methods and techniques can be combined and reused in SDS and (2) what are new methods and techniques required for SDS. In this paper, we first review existing researches from over 120 papers and answer the first question and then we explore a future research direction in SDS and discuss the new techniques for developing future new JSP scheduling models and constructing a framework on solving the JSP problem under Industry 4.0.
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