# Harmonogramowanie produkcji EN: **Production scheduling with learning-based methods** · id `prodscheduling` · aliases: job shop scheduling, production scheduling, JSSP, learning to dispatch, neural combinatorial optimization for scheduling, planowanie produkcji, harmonogramowanie zadań Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w przemyśle](https://aiatlasgraph.com/t/industrialai.md) › Harmonogramowanie produkcji ## Description - PL: Przydział i kolejność operacji na maszynach (np. job shop) z użyciem uczenia, w tym polityki dyspozytorskie uczone RL na grafowej reprezentacji problemu. - EN: Assigning and sequencing operations on machines (e.g. job shop) with learning, including dispatching policies trained with RL on a graph representation. ## In one sentence - PL: Układanie, które zlecenie ma trafić na którą maszynę i w jakiej kolejności, żeby wszystko skończyć na czas. - EN: Deciding which order goes to which machine and in what sequence, so everything is finished on time. ## Problem it solves - PL: Zamówienia ciągle się zmieniają, maszyny się psują, a ręcznie ułożony plan zmiany rozsypuje się przed obiadem. - EN: Orders keep changing, machines break down, and a hand-made shift plan falls apart before lunch. ## What it does - PL: Jak dyspozytor na zajezdni, który od razu wie, który autobus wysłać jako następny, tylko że nauczył się tego na milionach symulowanych dni. - EN: Like a depot dispatcher who knows at once which bus to send next, except it learned this over millions of simulated days. ## Everyday example - PL: W zakładzie obróbki metalu pilne zamówienie wpada w połowie zmiany, a program w kilka sekund przestawia kolejkę zadań na tokarkach i frezarkach. - EN: At a metalworking shop an urgent order arrives mid-shift and the software reshuffles the queue on lathes and mills within seconds. ## This concerns you if you… - PL: planujesz pracę maszyn lub ludzi na zmianie - PL: ciągle gonisz terminy zamówień - EN: plan the work of machines or people on a shift - EN: are always chasing order deadlines ## Keywords job shop scheduling · learning to dispatch · priority dispatching rules · disjunctive graph · graph neural networks · flexible job shop · constraint programming · OR-Tools · Taillard benchmark ## How it works - PL: Problem zapisuje się jako graf rozłączny operacji i maszyn, który sieć grafowa koduje w stan. Agent uczenia ze wzmocnieniem wybiera kolejną operację do wykonania, czyli uczy się reguły priorytetowej. Ponieważ sieć nie zależy od rozmiaru problemu, polityka działa też na większych instancjach niż treningowe. - EN: The problem is written as a disjunctive graph of operations and machines, which a graph neural network encodes as a state. A reinforcement learning agent picks the next operation, effectively learning a priority dispatching rule. Because the network is size-agnostic, the policy also handles larger instances than in training. ## Limits - PL: Wyuczone reguły zwykle nie dorównują dokładnym solverom, gdy jest czas na pełną optymalizację; ich atutem jest szybkość. Prawdziwe zakłady mają ograniczenia, których brak w benchmarkach: przezbrojenia, ludzi, narzędzia. Plan musi być zrozumiały dla mistrza zmiany. - EN: Learned rules usually fall short of exact solvers when there is time for full optimisation; their strength is speed. Real plants have constraints missing from benchmarks: changeovers, staff, tooling. The plan must make sense to the shift supervisor. ## Key terms - PL: **job shop**: Zakład, w którym każde zlecenie ma własną kolejność maszyn. - PL: **reguła priorytetowa**: Prosta zasada wyboru następnego zadania, np. najkrótsze najpierw. - PL: **makespan**: Czas od startu do ukończenia ostatniego zlecenia. - EN: **job shop**: A plant where each order follows its own machine sequence. - EN: **priority dispatching rule**: A simple rule for picking the next job, e.g. shortest first. - EN: **makespan**: Time from start until the last order is finished. ## Know first - [Planowanie automatyczne (PDDL) (Automated planning (PDDL))](https://aiatlasgraph.com/t/classicalplanning.md) - [Sieci grafowe (GNN) (Graph neural networks (GNN))](https://aiatlasgraph.com/t/gnn.md) ## Subtopics (2 direct, 2 in total) - [Ewolucja reguł priorytetów produkcji (programowanie genetyczne) (Genetic programming hyper-heuristics for dispatching rules)](https://aiatlasgraph.com/t/gpdispatchrules.md): Hyper-heuristics in which genetic programming automatically designs priority functions for dynamic production scheduling. - [Uczenie reguł kolejkowania zadań z RL i sieciami grafowymi (Deep reinforcement learning dispatching for job-shop scheduling)](https://aiatlasgraph.com/t/drldispatching.md): Learning a policy that picks the next operation in job-shop scheduling (JSSP) with deep RL over a disjunctive-graph representation. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Planowanie automatyczne (PDDL) (Automated planning (PDDL))](https://aiatlasgraph.com/t/classicalplanning.md) - [Przydzielanie zadań robotom we flocie (Multi-robot task allocation (MRTA))](https://aiatlasgraph.com/t/mrta.md) ## Sources - [Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement Learning]() `zhang-l2d-jssp-2020` · by Cong Zhang, Wen Song, Zhiguang Cao, Jie Zhang, Puay Siew Tan, Chi Xu --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/prodscheduling · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30