Optimering av monteringen sker i alla utvecklings- och produktionsstadier av tillverkningsvaror. Assembly Sequence Planning (ASP) och Assembly Line Balancing (ALB) problem är bland monteringsoptimering. Båda dessa verksamheter klassificeras som NP-hårda. Flera mjuka datormetoder med olika tekniker har utvecklats för att lösa ASP och ALB. Även om dessa metoder inte garanterar den optimala lösningen har de framgångsrikt tillämpats i många ASP- och ALB-optimeringsarbeten. Detta dokument rapporterade undersökningen om forskning i ASP och ALB som använder mjuka datormetoder under de senaste 10 åren. För att vara mer specifik, endast Simple Assembly Line Balancing Problem (SALBP) beaktas för ALB. Undersökningen visar att tre mjuka datoralgoritmer som ofta används för att lösa ASP och ALB är Genetisk Algoritm, Ant Colony Optimisation och Partikelsvam Optimering. Samtidigt går forskningen i ASP och ALB vidare till nästa nivå genom integrering av monteringsoptimeringsverksamhet över produktutvecklingsstadier.
Sedan användes många algoritmer i planering av monteringssekvenser, t.ex. Genetisk algoritm (GA), optimering av myrkolonier (ACO), optimering av partikelsvärmen (PSO) och många andra REF.
A Review on Assembly Sequence Planning and Assembly Line Balancing Optimisation using Soft Computing Approaches
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Advanced Manufacturing Technology', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}