제조셀 형성을 위한 신경망 기법 비교 연구

다품종 소량생산 체제는 혼란의 비경제로 인하여 생산관리의 효율을 향상시키는데 어려움이 많고 제품 표준화에 의한 대량생산에 비하여 효율과 경제성이 떨어진다. 이러한 비효율성을 극복하기 위한 방안 중 하나가 셀 생산방식이며, 이의 적용을 위해서는 부품군 (part family)과 기계셀(machine cell)을 구성하는 제조셀 형성이 이루어져야 한다. 제조셀 형성을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 신경망을 이용한 제조셀 형성 기법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 기존에 연구된 신경망 기법 중 가장 제조셀 형성에 적합하다는 ART1 신경망 기법을 GLVQ 신경망 기법과 비교하여 제조셀 형성의 효율성을 분석하였다.