[논문 리뷰] Efficient Data-Driven Production Scheduling in Pharmaceutical Manufacturing

Ioannis Balatsos, Athanasios Liakos외 4명|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 14.

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한 줄 요약

고정 라우팅, 자원 캘린더, 청소 시간을 갖는 제약 기반의 데이터 주도 최적화 프레임워크를 제약된 작업장에 적용하여, 세 가지 산업 사례 전반에서 makespan 및 tardiness를 크게 감소시켰다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고정 라우팅과 지정된 기계가 있는 복잡한 제약 기반 데이터 주도 최적화 모델을 제약된 작업장에 대해 개발한다.
• 주문 일정 모델에 명시적 자원 캘린더, 주말, 예정 유지보수 및 시퀀스 의존 청소 시간 등을 포함한다.
• 산업 데이터에 대해 세 가지 목표 형식(makespan; makespan + total tardiness; makespan + average tardiness)을 평가한다.
• 더 간단한 기준 계획 대비 개선을 입증하고 소형에서 중형 인스턴스의 최적성을 분석한다.

제안 방법

• 고정 라우팅, 지정된 기계, 현장 고유 규칙을 포착하는 간결한 제약 프로그래밍 모델을 형식화한다.
• 주말과 예정 유지보수를 포함한 명시적 자원 캘린더를 모델링한다.
• 현장 표로부터 시퀀스 의존 청소 시간을 도출하여 캠페인 시퀀싱을 지배한다.
• 오픈 소스 제약 해결기가 포함된 모델을 구현한다.
• 세 가지 목표 형식으로 견고한 구강투여 시설의 Deterministic 스냅샷에서 평가한다.
• 사이트 규칙이 없는 단순화된 변형을 해결하는 기준 계획과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 주도 제약 프로그래밍 프레임워크가 고정 라우팅과 사이트 캘린더를 갖춘 제약 제조 작업장에서 여러 인스턴스 크기에 대해 어떻게 작동하는가?
• RQ2 사이트별 규칙(캘린더 및 청소 시간)이 간단한 기준 계획에 비해 makespan과 tardiness에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 세 가지 목표 형식(makespan; makespan plus total tardiness; makespan plus average tardiness)이 실행 가능성, 최적성, 지연 작업 수 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• Makespan reductions of 88.1%, 77.6%, and 54.9% are observed across the three industrial instances as compared to reference plans.
• Total tardiness reductions of 72.1%, 58.7%, and 18.2% are achieved for the corresponding instances.
• Composite objectives further decrease late job counts with negligible makespan change on the smallest instance 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.