This paper presents a method of a line balanced assembly sequence generation based on the verification of a disassemblability and a work time. To derive the disassemblability for a part to be disassembled, first we inference collision free assembly directions by extracting separable directions fur the part. And we determine the disassemblability defined by the separability and stability cost. The separability cost represents a facility of the part disassembly operation, and the stability cost which represents a degree of the stability for the base assembly motion. Based upon the results, we propose a new approach of evaluating work time using neural networks. The proposed assembly sequence generation provides an effective means of solving the line balancing problem and gives a design guidance of planning assembly lay-out in flexible manufacturing application. Example study is given to illustrate the concepts and procedure of the proposed schemes.
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.
In seeking further efficiency in production preparation, it is common to examine assembly sequences using digital manufacturing. The assembly sequences affect the product evaluation, so it is necessary to test several assembly sequences before actual production. However, because selection and testing of assembly sequences depends on the operator's personal experience and intuition, only a small number of assembly sequences are actually tested. Nevertheless, there is a systematic method for generating assembly sequences using a contact-related figure. However, the larger the number of parts, the larger the number of assembly sequences geometric becomes. The purpose of this study is to establish a systematic method of generating efficient assembly sequences regardless of the number of parts. To generate such assembly sequences selectively, a "Tournament Tree," which shows the structure of an assembly sequence, is formulated. Applying the method to assembly sequences of a water valve, good assembly sequences with the same structure as the Tournament Tree are identified. The structure of such a Tournament Tree tends to have fewer steps than the others. As a test, the structure is then applied for a drum cartridge with 38 parts. In all the assembly sequences generated from the contact-related figures, the best assembly sequence is generated by using the Tournament Tree.
This paper introduces a simulation study regarding the operation of the Painted Body Storage (PBS) in an automobile factory. In the paint shop of the factory, same colored bodies are grouped together in order to increase the effectiveness of process, for example decrease the loss of cleaning the painting-gun when the color of body changes from one to another. However the production of automobiles in the assembly shop is a typical example of the mixed model assembly production. Therefore PBS locates between the paint shop and the assembly shop for control the input sequence of bodies to the assembly shop, and it enables to meet the smoothing requirement of assembly sequence. There are highly restricted constraints on the assembly sequence in a assembly shop. Those are spacing restriction and smoothing restriction. If such restrictions are violated, conveyor-stop or utility work will be necessary. Thus the major objective of PBS is to control the assembly sequence in a way to meet the two restrictions. In this paper a case study of PBS in an automotive factory is introduced. The storage/retrieval algorithms are suggested and the proposed system is verified using simulation models. Sensitivity analysis for operating factors is also conducted.
In designing assembly lines, it is required that the lines should not only meet the demand of the product, but also minimize the assembly cost associated with the line. For such a purpose, numerous research efforts have been made on either the assembly sequence generation or the assembly line balancing. However, the works dealing with both the research problems have been seldom reported in literature. When assembly sequences are generated without consideration of line balancing, additional cost may be incurred, because the sequences may not guarantee the minimum number of workstations. Therefore, it is essential to consider line balancing in the generation of cost-effective assembly sequences. To incorporate the two research problems into one, this paper treats a single-model and deterministic (SMD) assembly line balancing (ALB) problem, and proposes a new method for generating line-balanced robotic assembly sequences by using a simulated annealing. In this method, an energy function is derived in consideration of the satisfaction of assembly constraints, and the minimization of both the assembly cost and the idle time. Then, the energy function is iteratively minimized and occasionally perturbed by the simulated annealing. When no further change in energy occurs, an assembly sequence with consideration of line balancing is finally found. To show the effectiveness of the proposed scheme, a case study for an electrical relay is presented.
Nowadays in order to perform assembly process planning by using CAPP (Computer Aided Process Planning), researches to generate the assembly sequence automatically have come under constant interest by many researchers and they are devoted to optimize the assembly sequence. In this paper, the product on analyzing the relationship between assembled parts via contacting information such as common area, automatically based on the liaison graph of the product. To verify the validness and efficiency of the approach, the simple product is tested in the experimental way.
This paper deals with the PCB assembly time minimization problem that the PAP (pick-and-placement) machine pickup the K-weighted group of N-components, loading, and place into the PCB placement location. This problem considers the rotational turret velocity according to component weight group and moving velocity of distance in two component placement locations in PCB. This paper suggest heavy-weight component group first pick-and-place strategy that the feeder sequence fit to the placement location Hamiltonean cycle sequence. This algorithm applies the quadratic assignment problem (QAP) that considers feeder sequence and location sequence, and the linear assignment problem (LAP) that considers only feeder sequence. The proposed algorithm shorten the assembly time than iATMA for QAP, and same result as iATMA that shorten the assembly time than ATMA.
We propose an optimization method to reduce the assembly time of chip mounters. Feeder arrangement and assembly sequence are determined considering the multiple feeder assignment. The problem is divided into two sub-problems: feeder arrangement problem and assembly sequence problem. We present mathematical model for each sub-problem. The clustering algorithm and assignment algorithm are applied to solve the feeder arrangement problem. The assignment algorithm and connection algorithm are applied to solve the assembly sequence problem. Simulation results are then presented to verity the usefulness of the proposed method.
A sequence planning method is proposed to reduce the assembly time of gantey-type chip mounters with single head. The overall path of the chip mounter is divided into forward and backward path, and formulate the optimization problem is formulated as an transpoetation problem and an Euler's tour problem. The transportation alforithm is applied to find optimal backward path, and Euler's tour algorithm used to generate an assembly sequence. Simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
A typical job sequencing problem is studied in this research to improve productivities in manufacturing companies. The problem consists of two-stage parts and assembly processes. Two parts are provided independently each other and then two sequential assembly processes are followed. A new heuristic is developed to solve the new type of sequencing problem. Initial solution is developed in the first stage and then the initial solution is improved in the second stage. In the first stage, a longer part manufacturing time for each job is selected between two, and then a sequence is determined by descending order of the times. This initial sequence is compared with Johnson's sequence obtained from 2-machine assembly times. Any mismatches are tried to switch as one possible alternative and completion time is calculated to determine whether to accept the new sequence or not to replace the current sequence. Searching process stops if no more improvement can be made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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