個別化製造の統合パッキング・配置・スケジューリング・ルーティング：平面輸送システムを用いたファーマцевティカ業界の「インダストリー 4.0」事例

arXiv:2604.21029v1 Announce Type: cross 要約：平面輸送システムの近年の台頭は、内部ロジスティクスと製造オペレーションの同時スケジューリングに対応し、フレキシブル製造システム（FMS）の再評価を必要とします。タイルベースの平面グリッド上で動作することにより、これらのシステムは従来の直列ラインに見られる非効率性を緩和し、個別の移動体（movers）に全 2 次元の自由度を提供します。本研究は、平面 FMS フレームワークを実用上の事例であるファーマцевティカ業界の個別化製剤の自動化製造に応用しています。 このシステムの実装には、戦術的およびオペレーショナルなレベルの両方で最適化問題を解くことが不可欠です。戦術的レベルでは、製造ラインのレイアウト配置や薬剤分发器の配置に関する意思決定が含まれます。ここでは、歴史的な患者データに見られる薬剤の共起パターンを活用するため、パッキング問題に対してミックス・インテグラー・クアドラティック・プログラム（MIQP）モデルが用いられます。続いて、分配問題と近傍を持つ最短ハミルトニアン経路問題を組み合わせた二層問題を解決し、期待する移動距離を最小化するためのレイアウト配置において分发器を配置する配置問題に取り組んでいます。 オペレーショナルレベルでは、新しい注文を可能な限り早く処理するために個々の移動体（movers）をスケジューリングする日々が発生します。このスケジューリング問題は制約プログラミングを用いて形式化されており、移動体を水库資源（reservoir resources）としてモデル化して注文の完了性を保証し、DAG ベースの推論を用いた反復的なコンフリクト・リゾリューション機構と組み合わせることで、スケジュールをコンフリクトフリーな経路に変換するルーティングフェーズを補完しています。 40 種類の薬剤に関する現実世界の処方箋データを用いた評価において、該フレームワークは最大 500 件の注文に対して複数のレイアウトトポロジーを効率的に拡張でき、スケジュールはオペレーショナルレベルで極めて効果的かつ計算実質的であることが示されました。

arXiv:2604.21029v1 Announce Type: cross Abstract: The recent emergence of planar transport systems necessitates re-evaluation of Flexible Manufacturing Systems (FMS) to address the simultaneous scheduling of internal logistics and production operations. By operating on a tile-based planar grid, these systems allow independent movers full two-dimensional freedom, mitigating inefficiencies inherent to traditional sequential lines. This paper applies a planar FMS framework to a real-world use case in the pharmaceutical industry: the automated production of personalized drugs. Implementing this system requires solving optimization problems at both tactical and operational levels. The tactical level involves decisions regarding production line layout and the positioning of drug dispensers. A Mixed-Integer Quadratic Programming model is utilized for the packing problem to exploit drug co-occurrence patterns found in historical patient data. Subsequently, we solve the placement problem - a bi-level problem combining an assignment problem with Shortest Hamiltonian paths with neighborhoods - to arrange dispensers in a layout minimizing expected travel distances. The operational level is encountered daily, scheduling individual movers to process new orders as quickly as possible. This scheduling problem is formulated using Constraint Programming, modeling movers as reservoir resources to ensure order completeness, complemented by a routing phase using an iterative conflict-resolution mechanism and DAG-based reasoning to convert schedules into conflict-free paths. Evaluation using real-world prescription data for 40 drugs shows the framework scales efficiently across several layout topologies for up to 500 orders, with schedules that are highly effective and computationally tractable for daily operations.