بهینه سازی هوشمند زمان بندی تولید: تلفیق الگوریتم های پیشرفته و فناوری های دیجیتال در محیط های صنعتی پویا

این پژوهش به بررسی چالش ها و راهکارهای نوین در حوزه زمان بندی و توالی عملیات در محیط های تولید صنعتی می پردازد. با استفاده از روش شناسی ترکیبی (تحلیل داده های واقعی از ۲۳۵ پیاده سازی در صنایع ایرانی و مطالعات تطبیقی بین المللی)، یافته های تحقیق نشان می دهد که سیستم های زمان بندی هوشمند می توانند به طور متوسط ۳۵% بهبود در شاخص های کلیدی عملکرد ایجاد نمایند (p<۰.۰۱). مطالعه حاضر چهار نوآوری اصلی معرفی می کند: ۱. چارچوب 'زمان بندی انطباقی عمیق' برای محیط های پویا ۲. مدل ترکیبی 'بهینه سازی-پیش بینی' با دقت ۹۲% ۳. شاخص انعطاف پذیری زمان بندی (SFI) به عنوان معیار جدید ارزیابی ۴. معماری 'هوشمندسازی تدریجی' برای صنایع در حال گذار نتایج نشان می دهد سازمان های استفاده کننده از این چارچوب: ۳۸% کاهش در زمان های تنظیم ماشین آلات ۲۷% افزایش در بهره وری تجهیزات ۴۵% بهبود در تحویل به موقع محصولات را تجربه کرده اند. این مطالعه با ارائه راهکارهای بومی و کاربردی، نقشه ای برای تحول سیستم های زمان بندی در صنایع ایرانی ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

زمان بندی هوشمند تولید ، بهینه سازی صنعتی ، الگوریتم های ترکیبی ، یادگیری ماشین در تولید ، سیستم های انطباق پذیر ، صنعت ۴.۰ ، دیجیتال سازی فرآیندها ، مدیریت عملیات پیشرفته