[논문 리뷰] Robust Order Scheduling in the Fashion Industry: A Multi-Objective Optimization Approach

Wei Du, Yang Tang외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 01.

Scheduling and Optimization Algorithms참고 문헌 17인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 패션 산업을 대상으로 한 강건한 다목적 순서 스케줄링 접근법을 제안하며, NSJADE 유전적 알고리즘을 사용해 사전 생산 이벤트와 일일 생산 수량의 불확실성을 통합한다. 사전 생산 이벤트와 생산 변동성을 고려할 경우 스케줄의 강건성과 지각률 감소에 크게 기여하며, NSJADE가 표준 JADE 및 비강건한 변형보다 불확실성 하에서 총 충돌 수와 지각률을 최소화하는 데서 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.

ABSTRACT

In the fashion industry, order scheduling focuses on the assignment of production orders to appropriate production lines. In reality, before a new order can be put into production, a series of activities known as pre-production events need to be completed. In addition, in real production process, owing to various uncertainties, the daily production quantity of each order is not always as expected. In this research, by considering the pre-production events and the uncertainties in the daily production quantity, robust order scheduling problems in the fashion industry are investigated with the aid of a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) called nondominated sorting adaptive differential evolution (NSJADE). The experimental results illustrate that it is of paramount importance to consider pre-production events in order scheduling problems in the fashion industry. We also unveil that the existence of the uncertainties in the daily production quantity heavily affects the order scheduling.

연구 동기 및 목표

• 사전 생산 이벤트는 실제 산업 현장에서 큰 영향을 미치지만 자주 간과되는 바, 패션 산업 순서 스케줄링 연구의 격차를 메우기 위해 이를 통합하고자 한다.
• 실제 생산 과정에서 일일 생산 수량 변동에 대한 민감도를 최소화하는 강건한 순서 스케줄링 프레임워크를 개발하고자 한다.
• 세 가지 목표를 최적화하고자 한다: 총 사전 생산 이벤트 충돌 수 최소화, 총 지각률 최소화, 생산 변동성에 대한 스케줄 강건성 향상.
• 강건한 다목적 최적화가 패션 제조 분야의 실제 스케줄링 성능 향상에 기여하는지를 검증하고자 한다.
• 협업형 사전 생산 프로세스와 운영적 불확실성을 모두 고려한 새로운 실용적인 스케줄링 솔루션을 제공하고자 한다.

제안 방법

• 문제는 세 가지 목표를 가진 다목적 최적화 모델로 수식화된다: 사전 생산 이벤트 충돌 수 최소화, 총 지각률 최소화, 생산 수량 불확실성에 대한 강건성 최대화.
• 스케줄링 문제를 해결하기 위해 비지배적 정렬 적응형 유전 알고리즘(Nondominated Sorting Adaptive Differential Evolution, NSJADE)을 사용한다.
• NSJADE는 파라미터 적응형 돌연변이 및 교배 전략을 통합하여 파레토 최적 해의 수렴성과 다양성을 향상시킨다.
• 일일 생산 수량의 불확실성은 간격 기반 변동으로 모델링되며, 강건성은 다양한 불확실한 시나리오에서의 최악의 성능을 기반으로 평가된다.
• 알고리즘은 세 목표를 균형 있게 고려한 비지배 해 집합을 생성하여 의사결정자가 강건하고 실용적인 스케줄를 선택할 수 있도록 한다.
• 실제 산업 스케줄링의 복잡성을 시뮬레이션하기 위해 Fast React 소프트웨어 데이터를 기반으로 한 실제 사례 기반 사례 연구를 통해 접근법을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사전 생산 이벤트는 패션 산업의 순서 스케줄의 타당성과 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 일일 생산 수량의 불확실성은 기존 순서 스케줄의 성능을 어느 정도 악화시키는가?
• RQ3 강건한 다목적 최적화 접근법은 생산 변동성 하에서 스케줄 안정성을 크게 향상시키고 지각률을 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 NSJADE는 표준 JADE 및 비강건한 NSJADE와 비교해 사전 생산 충돌, 지각률, 강건성 간의 트레이드오���을 어떻게 다루는가?
• RQ5 스케줄링 모델에 사전 생산 이벤트를 통합함으로써 전체 스케줄링 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 사전 생산 이벤트를 고려하지 않을 경우 실현 가능하거나 최적화되지 않은 스케줄이 발생하므로, 현실적이고 효과적인 순서 스케줄링을 위해서는 이들의 고려가 필수적이다.
• 일일 생산 수량의 불확실성이 존재할 경우 비강건한 스케줄의 성능이 심각하게 악화되어 지각률과 스케줄 불안정성이 증가한다.
• NSJADE는 다양한 불확실한 시나리오 하에서 표준 JADE 및 비강건한 NSJADE보다 총 지각률과 사전 생산 충돌 수를 낮게 유지하는 데 뛰어난 성능을 보인다.
• 제안된 강건한 다목적 최적화 접근법은 충돌 수 최소화, 지각률 최소화, 강건성 최대화라는 상충되는 세 목표를 성공적으로 균형 잡는다.
• 실험 결과는 생산 변동성에 대한 강건성이 실제 패션 제조 분야에서 신뢰할 수 있고 실용적인 스케줄 도출에 결정적인 요소임을 확인한다.
• 이 연구는 패션 산업을 대상으로 사전 생산 이벤트와 생산 불확실성을 통합한 유일한 다목적 스케줄링 프레임워크를 제안하는 최초의 연구이다.