This paper proposes a case study to treat planning and scheduling in factory of supply chain. In fact, the planning and the scheduling of a factory are not easily solved because of constraints of facility resources, material requirements, allowed planning times, and so on. However many packages are developed by vendors in Advanced Planning and Scheduling(APS) aspects to solve these problems. Therefore, in this paper, we analyze problems of an electronic company and apply the tool, Factory Planner(FP), to solve problems. The FP, which was developed by if technologies, is very popular planning and scheduling tool in the world. Also, the tool is successfully applied to many fields.
This study deals with an Excel-based scheduling system for a small and medium sized manufacturing factory without sufficient capability for managing full-scale information systems. The factory has the bottleneck with identical machines and unique batching characteristics. The scheduling problem is formulated as a variation of the parallel-machine scheduling system. It can be solved by a two-phase method: the first phase with an ant colony optimization (ACO) heuristic for order grouping and the second phase with a mixed integer programming (MIP) algorithm for scheduling groups on machines.
It's very important to make an effective and optimized production schedule for the small-to-medium-sized factory which have high-variety low-volume manufacturing properties. And now people say that MES is very useful to make scheduling more effectively. But for small-to-medium-sized factory, it is very difficult to build MES system because of fewer infrastructures in the factory, and more to keep it's continuous maintenance and improvement. Therefore it is more important to systematize the production scheduling generation using simpler and easier tools like EXCEL sheet. And it will be needed a new method to make simple MES construction for more efficient production scheduling. This paper proposes the method which can build simple MES easily using a tool of EXCEL VBA for a small-to-medium-sized factory, and introduces an applied case by the proposed method and EXCEL VBA.
This paper deals with constructing a scheduling system for a mold manufacturing factory. The scheduling system is composed of 4 submodules such as pre-processor, neural network training, neural networks and simulation. Pre-processor analyzes the condition of workshop and generates input data to neural networks. Network training module is performed by using the condition of workshop, performance measures, and dispatching rules. Neural networks module presents the most optimized dispatching rule, based on previous training data according to the current condition of workshop. Simulation module predicts the earliest completion date of a mold by forward scheduling with the presented dispatching rules, and suggests a possible issue date of a material by backward tracking. The system developed shows a great potential when applied in real mold factory for automotive parts.
A scheduler for a class of Factory Automation (FA) systems is suggested. The technique of Timed Petri Nets is used to model FA systems and, a new concept called Unit Timed Petri Nets is proposed to schedule the system. The scheduler consists of two parts, scheduling rules and input jobs. Since flexibility should be an indispensable ingredient of the scheduler for FA systems, the method using Timed Petri Nets is adopted to represent scheduling rules in a simple and systematic manner and the scheduler is implemented with the PROLOG language. The proposed scheduler is applied to the realistic problem of flow shop.
In this study we consider the problem of production planning of TFT-LCD(Thin Film Transistor - Liquid Crystal Display) production factory. Due to the complexities of the TFT-LCD production processes, it is difficult to schedule the production planning, and the study about automated scheduler is insufficient. In addition, the existing production method is a Push-System to raise the operation rate with expensive equipment, that has the problem to satisfy the due-date. This study presents an algorithm having a concept of Pull-System that satisfies the due-date and considers specialties of TFT-LCD production process. We make MPS(Master Production Schedule) according to the sales order, and present algorithms for scheduling about In/Out plan considering factory capacity, line balancing, material requirement, and inventory level of all Array, Cell, and Module processes. These algorithms are integrated as an automated production system, and we implement them in the actual TFT-LCD factory circumstance.
This paper deals with the scheduling and simulation for FMC(Flexible Manufacturing Cells). In order to achieve CIM, there is a critical need to link factory level and machine level. The primary functions performed by this link for all jobs issued to the shop floor and cell include short-term scheduling and dynamic operational scheduling. Here, hierarchical control structure is introduced to define these functions. And Intelligent scheduling through expert module is adopted for efficiency of FMC operation. Computer simulation reveals that expert scheduling method is better than heuristics in various performance index.
In a wafer fabrication factory, the completion time of an order is affected by many factors related to the specifics of the order and the status of the system, so is difficult to predict precisely. The level of influence of each factor on the order completion time may also depend on the production system characteristics, such as the rules for releasing and dispatching. This paper presents a method to identify those factors that significantly impact upon the order completion time under various combinations of scheduling rules. Computer simulations and statistical analyses were used to develop effective due date assignment models for improving the due date related performances. The first step of this research was to select the releasing and dispatching rules from those that were cited so frequently in related wafer fabrication factory researches. Simulation and statistical analyses were combined to identify the critical factors for predicting order completion time under various combinations of scheduling rules. In each combination of scheduling rules, two efficient due date assignment models were established by using the regression method for accurately predicting the order due date. Two due date assignment models, called the significant factor prediction model (SFM) and the key factor prediction model (KFM), are proposed to empirically compare the due date assignment rules widely used in practice. The simulation results indicate that SFM and KFM are superior to the other due date assignment rules. The releasing rule, dispatching rule and due date assignment rule have significant impacts on the due date related performances, with larger improvements coming from due date assignment and dispatching rules than from releasing rules.
High-Tech 산업은 국제적인 경쟁력과 갈수록 짧아지는 제품의 Life-cycle로 인해 그 경쟁이 매우 치열해 지고 있다. 따라서. 변동되는 시장 상황에 맞추어 자재의 구매/조달, 연구 개발, 생산, 물류/배송, 판매, 및 고객에 대한 납기 약속 등을 신속하고 정확하게 처리하기 위해 전 세계적으로 SCM(Supply Chain Management)관점에서 APS(Advanced Planning and Scheduling)시스템을 사영하고 있다. 특히, 고객으로부터 주문량이 할당되면 주어진 자재와 공장의 생산능력 (capacity)을 계산하여 생산가능 유무 및 생산가능일을 알려주는 공장내의 생산 계획 및 스케줄링 방법은 현재는 물론 앞으로도 지속적으로 발전시켜야 될 부분으로서 그 중요성이 점점 확대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 High-Tech 산업 중에서 전자 산업의 요구 사항을 분석하고, 이러한 요구 사항들을 해결하기 위래 세계적으로SCM 시장에서 가장 많은 경쟁력을 가지고 있는 i2 Technologies사의 생산 계획 및 스케줄링 툴인 Factory Planner를 사용한 사례를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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