• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.106-107
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• 1993

오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.7
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• pp.1881-1897
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• 1994

This paper presents a neural network-based computational scheme to generate the optimized robotic assembly sequence for an assembly product consisting of a number of parts. An assembly sequence is considered to be optimal when it meets a number of conditions : it must satisfy assembly constraints, keep the stability of in-process subassemblies, and minimize assembly cost. To derive such an optimal sequence, we propose a scheme using both the Hopfield neural network and the expert system. Based upon the inferred precedence constraints and the assembly costs from the expert system, we derive the evolution equation of the network. To illustrate the suitability of the proposed scheme, a case study is presented for industrial product of an electrical relay. The result is compared with that obtained from the expert system.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.51
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• pp.163-174
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• 1999

본 연구는 혼합모델 조립라인의 길이를 최적화하고 이 라인의 길이에서 완성시간을 최소화하는 새로운 제품투입순서를 결정하기 위하여 이단계법(two phase method)을 사용하였다. 최적화된 라인의 길이를 가지고 완성시간을 최소화하면 이 완성시간은 최적해이거나, 최적해에 가까운 근사해이고 이때 제품투입순서는 두 목적함수를 만족하는 새로운 투입순서이다. 제안된 이단계법으로 수식화한 모델들은 수치예를 통해 여러 가지 문제들을 실행한 결과 두 목적함수를 각각 실행시킨 결과보다 좋은 결과임을 증명하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.6
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• pp.823-830
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• 1995

A reactive piloting policy for Flexible Assembly Lines (FAL) is proposed, where the sequencing of the operations as well as the assignment of tasks to manipulators are not predetermined but driven by the actual state of the FAL For all work-in-process coming from a manipulator, the next destination is determined by minimizing a temporal criterion taking into account the time needed to reach the destination, the load of the manipulator to reach, the durati on of the operation to be completed in the destination manipulator, and the availability of product components in this manipulator. The purpose of proposed piloting policy is to manufacture a given quantity of products as rapidly as possible by balancing the amount of work allocated to manipulators and to reduce the efforts required for scheduling the production of short series of diversified products. After introducing the characteristics of assembly processes and FAL modelization, the proposed algorithm is evaluated by simulations. The simulations of the proposed algorithm showed satisfactory results.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.74-74
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• 1999

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1999.04a
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• pp.443-445
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• 1999

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2010.05a
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• pp.99-99
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• 2010

최근 자동차 산업은 고효율 및 친환경이라는 전세계적인 이슈에 따라 고연비의 자동차 개발에 총력을 다하고 있다. 그러므로 다양한 고강도 강 및 경량 금속이 자동차의 차체에 적용되고 있다. 특히 철강재료에 있어서 기존의 저 탄소강에서 다양한 기능을 갖은 고강도 강으로 그 종류가 다양화되고 있으며 이에 따라 저항 점용접을 이용한 차체의 접합은 점점 이종의 강판을 접합하는 비율이 점차로 늘어나고 있다. 이와 같이 강판의 종류가 다양해짐에 따라 수많은 이종 강판에 대한 조합이 생기고 있으며, 이를 모두 실험을 통해 최적 용접조건을 찾기에는 많은 시간과 노력이 투자되어야 된다. 그러나 시뮬레이션 기법으로 이종 접합의 초기 용접조건에 대한 정보를 얻는다면, 최소의 실험을 통해 좀 더 손쉽게 최적의 용접조건을 도출할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 실제 자동차에 많이 쓰이는 강판인 EDDQ급 도금강판 0.7t와 440R 급 1.2t 및 DP 590 1.0t의 3종류의 이종 강판에 대한 점 용접특성을 저항 점용접 전문 소프트웨어인 SORPAS를 이용하여 시뮬레이션하고 분석하였다. 시뮬레이션은 겹치기 순서에 따라 용접 전류, 가압력, 용접 시간을 변수로 하여 각각의 겹침 순서에 대한 2개의 용접 점에 대한 너겟의 크기를 분석하였으며 로브 곡선을 얻을 수 있었다. 이를 통해 3겹의 겹치기 순서에 따른 용접 특성을 비교할 수 있었으며, 이것을 실제 생산라인의 자동차 차체의 조립 순서 결정에 있어서 응용함으로써 용접 특성을 고려한 차체 조립에 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.20 no.1
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• pp.213-221
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• 1996

An assembly sequence is considered to be optimal when is minimizes assembly cost while satisfying assembly constraints. To derive such an optimal sequence for robotic assembly, this paper proposes a method using a simulated annealing algorithm. In this method, an energy funciton is derived inconsideration of both the assembly constraints and the assembly cost. The energy function thus derived is iteratively minimized until no further change in energy occurs. During the minimization, the energy is occationally perturbed probabilistically in order to escape from local minima. The minimized energy yields an optimal assembly sequence. To show the effectiveness of the proposed method, case studies are presented for industrial products such as an electrical relay and an automobil alternator. The performance is analyzed by comparing the results with those of a neural network-based method, based upon the optimal solutions of an expert system.

• IE interfaces
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• v.13 no.2
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• pp.204-210
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• 2000

This paper deals with the problem of mixed-model sequencing on an assembly line. In this sequencing problem we want to minimize the risk of the conveyor stoppage and the total utility work. This paper applies genetic algorithm to solve the mixed-model sequencing problem which is formulated as an integer programming. The solution we get from this algorithm is compared with the solution of Tsai(1995)'s.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.28 no.3
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• pp.264-273
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• 2002

This paper focuses on disassembly sequencing, which is the problem of determining the optimum disassembly level and the corresponding disassembly sequence for a product at its end-of-life with the objective of maximizing the overall profit. In particular, sequence-dependent operation times, which frequently occur in practice due to tool-changeover, part reorientation, etc, are considered in the parallel disassembly environment. To represent the problem, a modified directed graph of assembly states is suggested as an extension of the existing extended process graph. Based on the directed graph, the problem is transformed into the shortest path problem and formulated as a linear programming model that can be solved straightforwardly with standard techniques. A case study on a photocopier was done and the results are reported.