Kartonkituotannon materiaalihävikin minimointi stokastisella algoritmilla

No Thumbnail Available

Files

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.

Date

2024-08-30

Department

Major/Subject

Matematiikka ja systeemitieteet

Mcode

SCI3029

Degree programme

Teknistieteellinen kandidaattiohjelma

Language

fi

Pages

23

Series

Abstract

Tässä työssä esitellään optimointimenetelmä kartonkituotannon materiaalihävikin minimoimiseksi. Optimoinnissa on kaksi vaihetta, joista ensimmäisessä arkkitilaukset leikataan varastorullista. Toisessa vaiheessa varastorullat leikataan kartonkikoneen tekemistä jumborullista. Ensimmäinen vaihe on kaksiulotteinen trimmitysongelma, joka ratkaistaan heuristisella menetelmällä. Toinen puolestaan on yksiulotteinen trimmitysongelma, joka ratkaistaan first fit decreasing -algoritmilla. Nämä kaksi vaihetta yhdistävän pääongelman optimointitehtävä ratkaistaan stokastisella paikallisen haun algoritmilla, jonka päätösmuuttujina ovat varastorullien leveydet. Optimointimenetelmää testataan todenmukaisella datalla. Tulokset osoittavat, että hävikki vähenee varastorullien määrän kasvaessa. Optimoitu tulos on selvästi parempi, kuin käypien ratkaisujen keskimääräinen hävikki.

This thesis presents an optimization method for minimizing material waste in cardboard production. The optimization has two stages, such that sheet orders are cut from stock-sized rolls in the first stage and the stock-sized rolls are cut from jumbo rolls made by the cardboard machine in the second stage. The first stage is a two-dimensional cutting stock problem, which is solved using a heuristic method. The second one is a one-dimensional cutting stock problem, solved using the first fit decreasing algorithm. This main optimization problem, which combines these two stages, is solved using a stochastic local search algorithm, with the decision variables being the widths of the stock-sized rolls. The optimization method is tested with data that resembles reality. The results show that the amount of waste decreases as the number of stock-sized rolls increases. The optimized result produces a clear improvement compared to the average waste in the set of feasible solutions.

Description

Supervisor

Salo, Ahti

Thesis advisor

Olander, Leevi

Keywords

trimmitysongelma, stokastinen algoritmi

Other note

Citation