[論文レビュー] Efficient Data-Driven Production Scheduling in Pharmaceutical Manufacturing

Ioannis Balatsos, Athanasios Liakos+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2026

Scheduling and Optimization Algorithms被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、固定ルーティング、リソースカレンダー、清掃時間を前提とした製薬のジョブショップに対するデータ駆動型・制約ベースの最適化フレームワークを提示し、単純化されたリファレンス計画と比較して、3つの工業的事例においてメイクスパンと遅延の大幅な削減を達成します。

ABSTRACT

This paper develops a data-driven, constraint-based optimization framework for a complex industrial job shop scheduling problem variant in pharmaceutical manufacturing. The formulation captures fixed routings and designated machines, explicit resource calendars with weekends and planned maintenance, and campaign sequencing through sequence-dependent cleaning times derived from site tables. The model is implemented with an open source constraint solver and evaluated on deterministic snapshots from a solid oral dosage facility under three objective formulations: makespan, makespan plus total tardiness, and makespan plus average tardiness. On three industrial instances of increasing size (10, 30, and 84 jobs) the proposed schedules dominate reference plans that solve a simplified variant without the added site rules. Makespan reductions reach \(88.1\%\), \(77.6\%\), and \(54.9\%\) and total tardiness reductions reach \(72.1\%\), \(58.7\%\), and \(18.2\%\), respectively. The composite objectives further decrease late job counts with negligible makespan change on the smaller instances and a modest increase on the largest instance. Optimality is proven on the small case, with relative gaps of \(0.77\%\) and \(14.92\%\) on the medium and large cases under a fixed time limit. The results show that a compact constraint programming formulation can deliver feasible, transparent schedules that respect site rules while improving adherence to due dates on real industrial data.

研究の動機と目的

• 設計機器が固定され、指定機械を持つ複雑な製薬ジョブショップのデータ駆動型制約ベース最適化モデルを開発する。
• スケジューリングモデルに explícítなリソースカレンダー、週末、計画的保守、シーケンス依存の清掃時間を組み込む。
• 工業データ上で3つの目的式（メイクスパン；メイクスパン＋総遅延；メイクスパン＋平均遅延）を評価する。
• より単純なリファレンス計画に対する改善を示し、小〜中規模の事例で最適性を分析する。

提案手法

• 固定ルーティング、指定機械、サイト固有ルールを捉えるコンパクトな制約プログラミングモデルを定式化する。
• 週末と計画的保守を含む明示的なリソースカレンダーをモデル化する。
• キャンペーンのシーケンスを規定するためにサイト表からシーケンス依存の清掃時間を導出する。
• オープンソースの制約解法ソルバーを用いてモデルを実装する。
• 3つの目的式で、固形経口剤施設からの決定論的スナップショットを用いて評価する。
• サイトルールを持たない簡略化バリアントを解くリファレンス計画と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定ルーティングとサイトカレンダーを持つ製薬のジョブショップを、複数の事例サイズでデータ駆動型制約プログラミングフレームワークはどのように機能するか。
• RQ2 サイト固有のルール（カレンダーと清掃時間）が、単純化されたリファレンス計画と比較してメイクスパンと遅延に与える影響は。
• RQ3 3つの目的式（メイクスパン；メイクスパン＋総遅延；メイクスパン＋平均遅延）は、実現可能性・最適性・遅延ジョブ数の観点でどう比較されるか。

主な発見

• 3つの工業事例において、リファレンス計画と比較してメイクスパンを88.1%、77.6%、54.9%短縮。
• 対応する事例で総遅延を72.1%、58.7%、18.2%削減。
• 複合目的は遅延ジョブ数をさらに減少させ、小さな事例ではメイクスパンの変化がほとんどなく、最大規模の事例では控えめな増加を示す。
• 小規模ケースで最適性が証明され、固定時間制限の下で中規模・大規模ケースの相対ギャップが0.77%および14.92%となる。