Att optimera flexibel routing i flexibla tillverkningssystem är en av de aspekter som ökar effektiviteten hos flexibla tillverkningssystem, särskilt i dynamiska miljösystem. I denna artikel presenteras en flerstegsstrategi för att lösa flexibla routingproblem i flexibla tillverkningssystem. Flerstegsmetoden omfattar tre steg; det första steget är ett system för produktionssimulering för att hitta lämpligheten hos de flexibla tillverkningssystem som motsvarar olika produktgrupper. I det andra steget föreslås en artificiell neural nätverksstrategi för att förutsäga produkternas rutter grupp i flexibla tillverkningssystem. Det sista steget kombinerar genetiska algoritmer och artificiella neurala nätverk för att optimera lämpliga rutter för alla produkttyper i flexibla tillverkningssystem. Flera steg som föreslås i denna studie syftar till att minska den beräkningstid som krävs för att få fram och optimera de flexibla rutterna i flexibla tillverkningssystem. Resultaten av denna studie visar att det artificiella neurala nätverket kan användas effektivt för att förutsäga de flexibla rutterna i flexibla tillverkningssystem och det minskar den beräkningstid för rutters optimering som krävs med produktionssimuleringssystem. Denna egenskap förbättrar flexibiliteten i flexibla tillverkningssystem eftersom de ofta kan anpassas mot alla förändringar i produktionsförhållandena.
Qudeiri m.fl. REF föreslog ett artificiellt neuralt nätverk för att förutsäga produkternas rutter grupp och sedan kombineras med genetiska algoritmer (GAs) för att optimera lämpliga vägar för alla produkttyper i flexibla tillverkningssystem.
On multistage approach for flexible routing in flexible manufacturing systems
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}