불연속 화학공정은 소비자 수요에 탄력성 있게 대처할 수 있는 장점이 있는 반면에 그 특유의 동특성 때문에 복잡하고, 계획된 조업 시간과 실제 조업 시간 사이에서 외란(disruption) 또는 불확실 변수(uncertainty)에 의한 차이가 자주 발생하는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 예측 생산계획(predictive scheduling)에 의해 결정된 생산계획에서 미래에 발생하는 공정 변수 값의 변화를 실시간으로 예측 생산계획을 수정, 제시하여 주는 생산 계획 시스템인 동적 생산계획(reactive scheduling) 기법을 개발하였다. 불확실 인자를 고려한 동적 생산계획에서, 본 논문에서는 장치 이상(equipment failure)이 발생하였을 때 공정 운전조건의 변화를 실시간으로 반영하여, 예측 생산계획(predictive scheduling) 모델에 의하여 제시된 전체 생산 계획을 최대한 유지하고 공정 변수의 변화를 실시간으로 반영하기 위하여 right shift rescheduling과 total regeneration 기법을 사용하였다. 또한, 불확실 인자의 발생 전후의 predictive scheduling과 reactive scheduling 간의 변화 정도를 측정하는 수단인 schedule stability 위하여, 본 논문에서는 수정된 sequence deviation과 percentage change in makespan을 사용하여 제안된 동적 생산계획의 안정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 동적 생산계획 시스템은 기존에 제시되었던 경험 법칙에 의한 결과값에 비해 좋은 결과를 보여주었다.
작업능률향상을 위한 설비배치의 문제는 총자재 운반비용을 최소화하고 실비간의 자재흐름을 최소화하는 문제와 배치들간의 근접도를 최대화시키는 정적인 문제로 다루어져 왔다. 본 논문에서는 이 같은 문제가 계획기간을 확장하는 문제나, 그 이전에 빈번한 문제 (system nervousness)를 D.P.를 이용한 동적인 특성으로 해결하는 것을 제시하고자 한다.
Dynamic process planning requires not only more flexible capabilities of a CAPP system but also higher utility of the generated process plans. In order to meet the requirements, this paper develops an algorithm that can select machines for the machining operations by calculating the machine loads. The developed algorithm is based on the multi-objective genetic algorithm that gives rise to a set of optimal solutions (in general, known as the Pareto-optimal solutions). The objective is to satisfy both the minimization number of part movements and the maximization of machine utilization. The algorithm is characterized by a new and efficient method for nondominated sorting through K-means algorithm, which can speed up the running time, as well as a method of two stages for genetic operations, which can maintain a diverse set of solutions. The performance of the algorithm is evaluated by comparing with another multiple objective genetic algorithm, called NSGA-II and branch and bound algorithm.
본 연구에서는 반도체, 디스플레이 등과 같은 첨단 전자제품 제조 시스템에서의 공정별 기계 대수를 결정하는 용량계획 문제를 고려한다. 제조 시스템은 공정별로 동일한 병렬기계가 존재하는 혼합흐름공정의 형태를 갖고 있으며, 각 기계 마다 서로 다른 제품 종류를 연속적으로 가공할 때는 셋업 작업이 발생한다. 설비를 구매할 수 있는 예산에 제약이 있는 상황에서 제조시스템의 생산율을 최대화 할 수 있는 공정별 기계 대수 조합을 결정해 주고자 한다. 혼합흐름공정 형태의 복잡한 제조시스템을 대상으로 주문이 동적으로 도착하고 여러 가지 일정계획방법을 적용하는 것을 모델링 하기 위하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실행을 포함한 다양한 조합의 기계 대수 증감 휴리스틱 방법을 제안하여 해를 도출하였다. 제안된 방법들은 일련의 계산실험을 통하여 그 성능을 비교 평가하였다.
동적 변화가 상존하는 건설환경에서, 보수·리모델링 프로그램의 관리자는 자원하의 복수 프로젝트를 조정·관리하는데 어려움을 겪게 된다. 프로그램에 내재하는 불확실성과 상호종속성으로 인해, 단위작업의 지연과 그로 인한 연쇄적인 공정계획의 동요는 프로그램 전체의 안정성과 관리가능성을 저해한다. 본 논문은 먼저 건설관리에 적용되었던 생산관리기법들이 프로그램관리에 적용될 수 있는가를 살펴본 후, 프로그램 내부의 자원유동의 흐름에 주기적으로 버퍼를 설치하는 공정 안정화 모델을 제안하고자 한다. 몬테-칼로 시뮬레이션에 의한 비교실험으로 제안된 버퍼 관리모델의 성능을 프로그램의 생산성, 유연성, 그리고 안정성의 관점에서 분석하였다.
본 연구는 비안정적인 rework 발생 확률 자체가 납기 및 제품 품질에 매우 나쁜 영향을 미치는 복잡한 제조공정을 대상으로 rework 발생 확률의 변화에 따라 작업의 투입정책(dispatching policy)을 동적으로 변화시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 본 연구에서는 강화학습(reinforcement learning) 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 rework 발생 확률을 기반으로 작업 투입정책의 모수를 동적으로 조정함으로써 효율적인 투입계획을 수립하는 적응형 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 다양한 현실적인 시나리오를 개발하여 그 성능을 테스트한다.
조선공업(造船工業)의 생산관리(生産管理)(planning & production control)에서는 과거의 실적을 참고로 한 예정공수를 그대로 공사량(工事量)으로 간주한 지금까지의 사고방법을 고쳐서 용접장(溶接長) 및 취부장(取付長)등의 생산량(生産量)을 누계곡선(累計曲線)으로 표시하여 공사(工事)의 진척상황을 파악하고, 또 이들의 생산량(生産量)을 기초로 한 공수누계곡선(累計曲線)에 의해서 생산능률을 파악하고 순서(順序)(sequence)를 중(重)히 여겨야 한다. 이와 더불어 조선공업에도 computer가 일반적(一般的)으로 보급됨에 따라 현금까지 기술계산(技術計算)에 주(主)로 사용(使用)하여 오던 것을 계획관리(計劃管理)의 이론적(理論的)인 수단(手段)으로 활용(活用)될 수 있다. 즉(卽), 일수(日數)에 따라 변화(變化)하는 동적(動的)이며 확률변수(確率變數)를 포함하지 않은 확정적(確定的)인 최적공정(最適工程)과 최적 실천을 계획(計劃)하며 또한 모든 관계자가 협동(協同)하는 신속한 계획관리(計劃管理)의 매체 system으로써 사용(使用)하여야 한다. 따라서 모든 것이 simulation된 생산관리(生産管理) 사항(事項)을 단지 목적지를 표시하고 길은 임의(任意)로 선택시키는 것이 아니고 목적지(目的地)에 이르는 길을 명확(明確)하게 지정(指定)한 계획지시(計劃指示)가 명령(命令)으로써 현업(現業)이 따르게 하려 함에 목적(目的)을 두고 본 프로젝트를 개발 정착시켰다. 세계제일의 조선국으로 우리나라 조선공업 발전에 기여하고자 본문을 계속 조선학회지에 게재하고자 한다.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
나사는 산업의 모든 분야에서 널리 사용되는 중요한 부품이다. 최근에는 여러 가지 필요에 의해 다양한 칼라 나사가 출시되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 실시간 품질 검사가 요구되고 있다. 본 논문에서는 칼라 정보와 동적 계획법(Dynamic Programming) 알고리듬을 이용한 칼라 나사 검사를 위한 표면 영역 자동 추출 알고리듬에 대해 다루도록 한다. 나사의 외곽 경계는 칼라 성분의 차이를 이용하여 보다 강인한 검출이 가능하도록 한다. 나사의 내부 경계는 직교 좌표계를 극좌표계로 변환후 흑백 이미지상에서 일정 영역의 밝기값 차이를 이용한 동적 계획법을 적용하여 추출하도록 한다. 실험에서는 동일한 인자값을 이용한 결과를 분석하도록 한다.
근래 정보 시스템의 흐름은 생산 분야의 관리뿐만 아니라, 고객과의 관계를 중시하는 CRM(Costumer Relation Management)과 공급업체와의 협업 관계를 유지하는 eProcurement시스템에 초점을 맞추고 있다. 즉, 기존에는 단위 생산 시스템의 관리에 중점을 두었지만 최근에는 그 외부 요소들에 대한 관리의 중요성을 인식하게 되었고 이를 통징하여 공급망 관리(SCM Supply Chain Management)라고 한다. 본 논문에서는 공급망 관리에서 필요한 생산 계획수립 문제에 대해서 살펴본다. 특히 고객과의 관계에서 중요한 기능인 납기 회답을 지원하는 생산 계획 수립의 실행 주기에 대해서 살펴본다. 첫째, 단위 생산 시스템에서 사용하는 작업지시(Work Order)와 구매 지시(Purchase Order)를 생성하는 정규계획 모델에 대해서 설명한다. 정규계획 모델에서 필요로 하는 정적 정보와 동적 정보의 수집 및 계획의 실행을 담당하는 ERP 시스템과의 관계에 대해서 정의하고 정규계획 모델의 운영 주기를 정의한다. 둘째, 정규계획 모델과 상호 협조하면서 납기 회답을 지원하는 납기회답 모델의 설계에 대해서 살펴본다. 정규계획 모델과 달라지는 입력 부분의 정의와 정규계획 모델과의 상호 관계를 정의한다. 다음으로, 정해진 납기를 지키기 위해서 정규계획 모델에서 고려래야 하는 요소에 대해서 알아본다. 가장 중요한 것으로 작업 부하와 생산 용량을 고려한 계획 일자(PST)와 고객 납기와 제조 공정 LT를 고려한 계획 일자(LPST)중 최소값을 원자재의 납기 일자로 사용하는 것을 제안한다. 동시에 신규 구매 지시 계획을 생성하기보다는 기존에 발생된 구매 지시의 우선적 사용과 기존 구매 지시의 납기 일자를 고객 납기에 가장 잘 맞출 수 있도록 변경하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 최대한 고객 납기를 만족하도록 계획을 수립할 수 있게 된다. 본 논문에서 제시하는 계획 모델을 사용함으로써 고객 주문에 대한 대응력을 높일 수 있고, 계획의 투명성으로 인한 전체 공급망의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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