A Logic Programming Approach to Global Logistics in a Co-Design Environment

要約

共同設計環境では、変更を迅速かつ自動化された方法で統合する必要があります。
この文書では、主要なパフォーマンス指標 (コスト、時間、回復力など) に関する共同設計アプローチの中で、旅客機建設のための世界的な物流システムを構築および最適化するという課題について考察します。
問題の製品は複数の部品で構成された航空機で、世界中の複数の拠点で製造されています。
目標は、産業システムの要件を考慮して航空機を構築する最適な方法を見つけることです。
この課題に取り組む主な動機は、製品と連携して産業システムを開発し、予期せぬ出来事に対する耐性を高め、サプライ チェーンのボトルネックのリスクを軽減することです。
このリスクの軽減により、継続的な効率と運用の成功が保証されます。
この困難で複雑なタスクに対処するために、モデリング言語としてアンサー セット プログラミング (ASP) を選択し、調査した産業システムの関連要件を形式化しました。
この文書で説明するアプローチは、ナレッジ グラフからの関連情報の抽出、ロジック プログラムへの変換、最適化基準に基づく既存の構成の計算という 3 つの主要な側面をカバーしています。
最後に、これらのモデルを簡単に評価できるように結果を視覚化します。
内部結果は有望であるように見え、議論されたユースケースの将来の改善に向けて、いくつかの新しい研究課題が得られました。

要約(オリジナル)

In a co-design environment changes need to be integrated quickly and in an automated manner. This paper considers the challenge of creating and optimizing a global logistics system for the construction of a passenger aircraft within a co-design approach with respect to key performance indicators (like cost, time or resilience). The product in question is an aircraft, comprised of multiple components, manufactured at multiple sites worldwide. The goal is to find an optimal way to build the aircraft taking into consideration the requirements for its industrial system. The main motivation for approaching this challenge is to develop the industrial system in tandem with the product and making it more resilient against unforeseen events, reducing the risks of bottlenecks in the supply chain. This risk reduction ensures continued efficiency and operational success. To address this challenging and complex task we have chosen Answer Set Programming (ASP) as the modeling language, formalizing the relevant requirements of the investigated industrial system. The approach presented in this paper covers three main aspects: the extraction of the relevant information from a knowledge graph, the translation into logic programs and the computation of existing configurations guided by optimization criteria. Finally we visualize the results for an effortless evaluation of these models. Internal results seem promising and yielded several new research questions for future improvements of the discussed use case.

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